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붉은 털 원숭이에 사용하기 위해 Miguel Nicolelis와 동료가 개발 한 BCI 다이어그램

붉은 털 완월동케이블 티비 원숭이를 이용한 Nicolelis의 후기 실험은 피드백 루프를 닫고 로봇 팔의 움직임에 도달 한 원숭이를 재현하는 데 성공했었답니다. 깊게 갈라지고 뾰족한 뇌를 가진 붉은 털 원숭이는 올빼미 원숭이보다 인간 신경 생리학에 대한 더 나은 모델로 간주된다는건 제 경험상 확실했어요. 로봇 팔에 의한 대응하는 움직임이 숨겨져있는 중앙동케이블tv 완월동유선방송 동안 원숭이는 조이스틱을 조작하여 컴퓨터 화면의 물체에 닿아 잡히도록 훈련되었습니다.  나중에 원숭이들에게 로봇을 직접 보여주고 그 움직임을 보면서 제어하는 ​​법을 배웠다. BCI는 속도 예측을 사용하여 도달 도달을 제어하고 동시에 예측된 그립력. 2011 년에 O'Doherty와 동료들은 붉은 털 원숭이와 감각적인 완월동케이블방송 가입 피드백을받은 BCI를 보여주었습니다. 원숭이는 감각 피질 의 팔 표현 영역에서 직접 피질 자극 (ICMS)을 통해 감각 피드백을받는 동안 아바타 팔의 위치를 ​​두뇌로 제어하고 있었다. 

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뉴런 신호를 해독하는 BCI와 알고리즘을 개발 한 다른 실험실로는 브라운 대학교의 John Donoghue, 피츠버그 대학교의 Andrew Schwartz, Caltech의 Richard Andersen 이 운영하는 실험실이 있었습니다. 이 연구자들은 Nicolelis보다 훨씬 적은 수의 뉴런 (15 ~ 30 개 뉴런 대 50 ~ 200 개 뉴런)에서 기록된 신호를 사용해도 작동하는 BCI를 생산할 수있었습니다.

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Donoghue의 연구팀은 조이스틱을 사용하거나 사용하지 않고 컴퓨터 화면 (폐쇄 루프 BCI)에서 시각적 목표를 추적하기 위해 BCI를 사용하는 붉은 털 원숭이 훈련을보고했었답니다. [28] 슈의 그룹은 가상 현실 입체 추적하는 BCI 생성하며 로봇 팔의 완월동지역방송 요금 제어 BCI 재현. [29]가 원숭이 동물의 뇌 자기 신호에 의해 제어되는 로봇 팔을 사용하여 자체 과일 맬로 조각 공급 수 있었다고 입증시 같은 그룹은 헤드 라인을 만들었다.