北卡罗来纳州达勒姆市-如果将人眼放入包装中，则必须贴上“天然产品。可能会发生一些变化。”因为数以百万计的视网膜神经节细胞向人脑发送信号以进行解释，它们的执行方式并不完全相同。

它们就是工程师所谓的“嘈杂”-单元之间以及从一刻到下一刻之间都有差异。但是，当我们看到一朵美丽的花的照片时，它看起来清晰而多彩，我们知道它是什么。

大脑的视觉中心必须善于滤除来自视网膜细胞的噪声，以获取真实信号，而这些滤镜必须不断适应光线条件，以保持信号清晰。新的研究表明，假体视网膜和神经植入物将需要这种类型的自适应噪声过滤才能成功。

杜克大学神经生物学助理教授格雷格•菲尔德(Greg Field)说：“大脑中的神经元嘈杂-这意味着当施加相同的刺激时，神经元不会每次产生相同的反应。”Nature Communications与加拿大一位同事就大脑如何补偿视觉噪音进行了交流。

菲尔德说：“如果脑机接口不能解决神经元之间的噪声相关性，则它们的性能可能很差。”

杜克大学研究生Kiersten Ruda在Field实验室内的一个特殊暗室中工作，在变化的光照条件下，将活的大鼠视网膜的小方块暴露在各种图案和视频下，而视网膜细胞下方的500多个小电极阵列记录了通常向下发送的信号大脑的视神经。

菲尔德说：“所有这些工作都是在夜视镜的帮助下，在完全黑暗的环境中完成的，这样我们就可以保持视网膜的峰值灵敏度。”

研究人员通过软件而不是大脑运行这些神经冲动，以观察信号的可变性和噪声性，并试验在不同的光照条件下(例如月光与阳光)，大脑需要进行何种过滤才能获得清晰的信号。

眼睛，鼻子和耳朵等感官系统会在各种传感器上起作用，因为每个单独的传感单元都嘈杂。但是，这种噪声在细胞之间是共享的或“相关的”，这对大脑理解原始信号提出了挑战。

在高光照条件下，计算机可以通过使用噪声相关性将解码提高约20%，这与假设每个神经元以自己的方式嘈杂相反。但是在弱光下，该值增加到100%。

确实，其他小组的早期研究发现，假设大脑皮层中未经校正的噪声会使解码质量降低30%。Field在视网膜上的研究表明，这些假设导致更大的信息损失。

菲尔兹在一封电子邮件中说：“如果您想到管弦乐队，这有助于理解这种相关的噪音。”“乐团的所有成员演奏时都有些失调，这就是'噪音'，但是他们的失调取决于邻居，这是相关的。例如，所有小提琴的演奏都比较尖锐。 ，但笛子有点扁平，而大提琴却很扁平。神经科学中的一个主要问题是这种相关的噪声在多大程度上破坏了大脑弄清楚正在播放什么歌曲的能力。”

“我们证明了要利用拥有大量感觉细胞的好处，大脑必须知道如何滤除这种相关的噪声，”菲尔德说。但是问题变得更加复杂，因为相关噪声的数量取决于光的数量，而在诸如月光之类的较低照度下会有更多的噪声。

除了困难而有趣的观察，菲尔德说，这项研究的发现为工程师们带来了挑战，他们希望以假体或以伊隆·马斯克(Elon Musk)宣布的那种神经植入物复制视网膜。