楊傑倒沒有急著讓這款視網膜假體產品推向市場，畢竟現在機器人研製的視網膜假體產品在分辨率和視角寬度都達不到他的要求，而且手術失敗率很高，而且成本也過高。
按照楊傑的意思，這款視網膜假體產品加上植入的手術費能夠控製在10萬以內左右後才會正式地推廣開，在這之前，技術團隊要做的還是持續地對產品技術進行研發改進。
畢竟視網膜病變患者並不是隻有植入視網膜假體這一種選擇而已，通過視網膜移植手術也可以達到同樣的效果，而且費用更低。
反倒是技術團隊正在開發的眼球假體對於摘除了眼球的患者更實用，畢竟現在市麵上的眼球假體並不能夠使患者的視力得到恢複，而是一種麵部缺陷的補救措施。
而腦機接口的技術部門則是利用自己在視網膜假體產品研發的技術基礎上也是很容易地開發出了為患者提供具有寬廣視野和高清圖像的眼球假體產品，因為假體的後麵可放置更多的微電極陣列，現在研製出的產品可以提供5000個以上的微電極陣列，已經可以為患者提供辨別常用物體的能力，閱讀和人臉識別什麽的已經不成問題。
而且這款假體眼球可以做到讓患者控製眼球裏麵的攝像頭上下左右擺動和調整焦距，這些都是技術團隊對視覺神經係統進行了大量的研究才做到的。
對於這款產品，楊傑倒是更願意讓其獲得國家食品藥品監督管理局的審核認證盡快地麵市。
現在腦機接口研發部門加入的專家已經越來越多，衍生出來不同的研究方向，視覺神經是一個方向，聽覺神經和嗅覺神經以及發聲功能神經係統現在都是有技術團隊在進行研究，並且都導入了梅溪湖大學人工智能研究院的人工智能技術。
梅溪湖大學機器人研究院方麵之所以能夠在腦神經方麵有這麽大的進展主要還是楊傑是花了大價錢聚攏了一批神經科學家過來。
不光機器人研究院，就連人工智能研究院的大型實驗室裏麵也是有數位頂尖的腦神經科學。
梅溪湖大學的人工智能研究院自從將自己的神經網絡模型開發出來後在前沿科技上已經轉入了類腦人工智能方麵的研究。
白冰正在在和不少頂尖的腦神經科學家聯合研發更接近人腦功能的新型神經網絡模型，差不多持續了四年多，現在也是取得了一些進展。
這套新的神經網絡模型是根據生物和大腦工程數位頂尖專家在腦動力學方麵的研究理論衍生出的。
其實人類的大腦計算速度比數十年前的電腦還要慢，但是卻能自我評價對外界環境認知度，通過外部信號來處理信息。
這些頂尖的腦神經科學家通過針對這個方向也是進行了大量的研究，為此也是建立了一套新的前頭葉控製理論模型，白冰研發的這套新型樹突式學習神經網絡模型就是根據這套理論建立的。
白冰他們的團隊在建立這套新的模擬神經網絡後也是不斷地研發這套係統裏麵的樹突式神經元控製權重算法上進行了大量的優化調整。
結果這套沒有經過學習的新型神經網絡模型在進行學習時速度比之前的神經網絡模型要快得多，而且在不同任務的學習當中都是如此。
這也驗證了白冰帶領的技術團隊確實是找到了一種新的人工智能模型，而且是可行的。 本章尚未完結,請點擊下一頁繼續閱讀---->>>