脑机接口（BMI）是一种能够读取大脑活动并将其转化为控制假肢或计算机光标等电子设备的装置。但许多脑机接口的使用都需要通过侵入性手术将电极植入大脑以读取神经活动。为了解决这一问题，加州理工学院的研究人员在 2021 年开发出了一种利用功能性超声波（fUS）读取大脑活动的微创技术。
现在，一项新的研究证明了 fUS 技术可以为实现“在线”BMI 打下基础——这种 BMI 可以读取大脑活动，用机器学习编程的解码器解译其含义，从而控制计算机，在延迟时间极短的情况下准确预测运动。
这项研究是在加州理工学院的Richard Andersen和Mikhail Shapiro实验室进行的，前者是James G. Boswell神经科学教授兼加州理工学院天桥脑科学研究院脑机接口中心（T&C Chen Brain-Machine Interface Center）主任和领导委员会主席，后者是Max Delbrück化学工程和医学工程教授兼霍华德·休斯医学研究所（Howard Hughes Medical Institute）研究员。这项研究是与法国巴黎 INSERM 物理医学主任 Mickael Tanter 的实验室合作完成的。