第135章：脑机接口遇瓶颈，天蛾解锁新思路
“绿色骑行”活动结束后，吴昊把更多精力投入到脑机接口项目中。张教授的实验室里，fRI仪器嗡嗡作响，屏幕上的脑电波图谱却让所有人皱起了眉头，尽管算法准确率已经提升到88%，但在受试者情绪波动时，识别率会骤降到65%，这成了阻碍项目进入临床实验的最大瓶颈。
“问题出在‘噪声过滤’上。”张教授指着图谱上杂乱的波动，“人在紧张、兴奋或疲惫时，大脑会产生大量无关信号，就像收音机收到杂音，我们的算法还没法精准区分哪些是‘有用信息’，哪些是‘情绪噪声’。”
周明盯着电脑屏幕，敲代码的手指停在半空：“我们尝试了二十多种滤波算法，效果都不理想。情绪相关的脑电波频率和运动指令太接近了，就像在一堆红豆里挑绿豆，颜色差不多，根本分不清。”
吴昊让“天蛾”调出海量的脑电波样本，试图找到情绪波动与有效指令的差异特征，但分析结果显示，两者的频谱重叠度高达72%，常规算法很难剥离。
【L3级天蛾启动深度分析：情绪噪声与运动指令的核心差异在于“神经元集群激活模式”，而非单一频率特征。建议引入“深度学习动态聚类”算法，模拟大脑神经元协作模式，提升区分精度。】
“动态聚类？”吴昊眼前一亮，这个思路他们之前从未想过。传统算法是按频率或振幅筛选信号，而动态聚类能追踪神经元集群的活动规律——就像识别一群人走路的姿态，而不是单看某个人的脚步。
“周明，我们换个思路。”吴昊在白板上画下神经元网络示意图，“别盯着单一信号的频率，去分析不同脑区的协同活动模式。比如想‘抬手’这个指令，运动皮层和前额叶会有特定的激活序列，而情绪波动时，这个序列是紊乱的，我们要抓的就是这种‘序列特征’。”
周明茅塞顿开：“我懂了！就像看交响乐，单听小提琴可能分不清旋律，但看整个乐队的配合节奏，就能精准识别曲目！”
接下来的两周，技术组埋首于算法重构。他们用10万组标注好的脑电波数据训练模型，让算法学会识别“有效指令”对应的神经元激活序列。吴昊则带着“天蛾”提供的优化参数，每天泡在实验室，和张教授讨论模型的细节调整。
期间，军方的李建国上校又来了一次。看到屏幕上的准确率曲线在情绪波动时依然能稳定在82%，他忍不住拍了拍吴昊的肩膀：“这个突破太关键了！战场上的士兵情绪波动很常见，要是因为紧张就操控失灵，后果不堪设想。你们这个算法，有军用潜力！”
张教授笑着说：“李上校放心，小吴他们的技术，经得起实战考验。不过临床实验也不能耽误，下周我们联系了省康复中心，让渐冻症患者试试这套系统。”
临床实验的前一天，团队做了最后一次测试。受试者是一位高位截瘫的志愿者，当他用意念在屏幕上打出“我想喝水”四个字时，实验室里爆发出压抑不住的欢呼。吴昊看着志愿者眼里的泪光，突然觉得所有的熬夜和争执都有了意义，这不仅仅是技术突破，更是在给绝望的人带去希望。