如果說是讓他深入腦機接口和仿生學機械臂的實驗數據去進行研究工作，徐川自認為自己是沒有這個本事的。

    術業有專攻，哪怕是牛頓、達芬奇這種涉及眾多領域的全能科學家，也有不懂的領域。

    生物領域的確不在他的學術研究範疇中。

    不過，如果隻是讓他從這些實驗數據和實驗圖像上挖掘數據，利用數學工具分析其中的規律，他還是能做到的。

    時間一點一點的過去，窗外的天色漸漸黯淡了下來。

    花費了一個下午的時間，徐川完成了對數據的初步整理，並且在Hodgkin-Huxley霍奇金–赫胥黎模型的基礎上離子電流動力學公式。

    處理好這些後，他將手中初步完成的公式和數據發給了川海網絡科技公司。

    從口袋中摸出手機翻開通訊錄，從特別關注中找到了那個熟悉的名字後，他撥了過去。

    電話響了兩聲很快便接通了。

    “喂。”

    電話接通，輕柔的聲音在耳邊響起，徐川臉上揚起一抹笑容，開口道：

    “我發了份郵件給你，明天上班後找幾個人幫忙按照郵件麵的東西建個數學模型。”

    “嗯，好，我等會看看。”

    徐川笑著說道：“又要辛苦你了，過兩天請你吃大餐。”

    “那我就等著了。”

    閑聊了幾句，徐川也沒多想，掛斷了電話。

    與此同時，另一邊，棲霞山新開發區的某個高檔住宅內，劉嘉欣看著掛斷的電話和黑下去的屏幕，臉上露出了個溫柔的笑容，重新打開了淋浴的花灑。

    ......

    川海網絡科技公司那邊的效率很高。

    僅僅用了四天的時間，在徐川給出了建模資料的第五天便將一個完整數學模型送了過來。

    收到模型後，徐川直接將其加載到了家的小型超算中心上。

    不得不說，有一台超算，哪怕僅僅是小型的，在處理各種數據上都無比的快捷，這是普通電腦，哪怕再昂貴的服務器都無法比擬的。

    在小靈這個AI學術助手的幫助下，僅僅花費了不到一個小時的時間，相關的數據便全麵完成了計算。

    “果然，問題並不在量子數學模型和傳統多電極陣列重設數學模型的數據轉換上。”

    盯著屏幕上整理出來的運算數據，徐川眼眸中帶著一絲‘不出所料’的神色，嘴輕聲的念叨了一句。

    正如他的預料一般，他此前針對性建設的量子數學模擬模型，和徐曉自己建的傳統多電極陣列重設數學模型並沒有什衝突。

    兩者的數據轉化相當的順暢，更不存在將實驗數據放大縮小或修改的情況。

    “如果問題沒有出現在這，那究竟是什原因造成了幹擾？”

    目光落在實驗數據上，徐川的臉上帶著感興趣的神色。

    之前仿生學機械臂和機械腿的測試實驗他是看了的，徐曉說的問題的確存在。

    腦神經芯片感應到腦電波信號在轉換成電信號傳遞到仿生學機械臂後，的確出現了異常的情況。

    翻了翻這些實驗數據，徐川陷入了沉思。

    雖然說腦機接口技術並不在他的研究領域，但一些大致的情況他還是有所了解的。

    拋開人機界限的模糊、精神隱私與自主權的保護、神經幹預的倫理界限等等倫理難題外。

    腦機接口技術最主要的問題有兩個。

    一個是植入材料的生物相容性問題。

    比如植入式腦機接口使用的材料，可能會引起大腦排異反應，或者因為移動造成腦損傷等等。

    畢竟大腦是人體所有的器官中精密度最高的。

    遭遇任何的外力，都可能導致腦損傷腦死亡之類的嚴重問題。

    不過這個問題在目前不用考慮，因為材料的生物兼容性問題理論上來說並不會導致神經信號的轉換與傳遞的異常。

    “會不會是腦電波信號的捕捉並不全麵？”

    翻閱著電腦中的實驗數據，徐川腦海中冒出了一個想法。

    對於腦機接口技術來說，神經信號捕捉的局限性是一個相當大問題。

    一個普通人的大腦大約有約860億個神經單元，而目前人類所能捕捉的隻是其中的一部分。

    這意味著還有大量的神經信號無法被有效利用。

    尤其是大腦中的神經網絡並非簡單的線性疊加，而是涉及複雜的非線性關係。

    這就使得同時發生的編碼難以被解析。

    而區分特定行為的大腦神經信號的編碼與其他行為的編碼，仍是一大挑戰。

    會不會是這方麵有問題。

    思索著，徐川點開了徐曉給他的資料中的另一個文件，這麵有她和星光虛擬科技公司的團隊專門為星光腦機接口芯片而開發的技術。

    一種兩節RNN架構，非線性動態建模的方法。

    這種技術使用循環神經網絡架構和訓練方法，通過非線性、動力學建模、行為相關神經動態的分離和優先級以及連續和間歇行為數據建模。

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    能夠提高神經-行為預測的準確性、優化原始局部場電位的識別等傳統神經信號模擬技術難以做到的領域。

    不過想要從這些算法和實驗數據中找出問題，哪怕是他，也一時半會難以做到。

    畢竟一方麵這並不是他熟悉的領域，另一方麵神經信號的實驗數據量，有點大。

    其他的不說，光是正常清醒狀態的大腦節律，與思考、有意識解決問題、對外部世界的注意力有關的β波（貝塔波）頻率就高達14-30Hz。

    聽起來這個數據似乎很小，畢竟每秒鍾波動14-30次對於人類的研發的科技來說並不算什。

    但如果是結合腦神經對於各種外界信號的反饋和處理，進而產生的數據，就是一個龐大無比的量了。

    好在對於腦神經型號來說，絕大部分的數據都可以通過不同的指標來進行歸類。

    否則要通過腦機接口芯片處理如此龐大數據根本就是一件不現實的事情。