在機器人技術的發展中，儘管機器人能夠遵循指令，但在察覺錯誤之前卻往往無法即時反應，這可能導致嚴重的損害。美國奧克拉荷馬州立大學的研究團隊正致力於解決這一問題，他們希望通過教導機器人即時響應人類的直覺來改變現狀。團隊正在開發一種神經自適應控制系統，使機器人能夠捕捉人腦中的信號，並立即調整其行動。簡單來說，當人類操作員感覺到出現問題時，機器人應該能夠在錯誤擴大之前做出反應。
這一系統依賴於腦-機接口來探測所謂的錯誤相關電位（ErrPs）。這些信號在個體識別出錯誤時幾乎會立即被觸發，即使在他們身體做出反應之前。通過使用可穿戴的腦電圖帽，該系統捕捉這些信號並將其輸入到共享控制的機器人設置中。一旦檢測到錯誤，機器人可以在毫秒內減速、停止或將控制權交還給人類。
在高風險環境中，例如退役核電站或深海檢查，Hemanth Manjunatha 表示，尚未能完全將控制權交給機器人，因為世界過於不可預測。這一方法旨在修正當前遠程操作系統的一個主要缺陷。雖然人類可以遠程指導機器人，但這一過程往往令精神疲憊，而且反應速度通常無法防止突發故障。Manjunatha 提到，通常情況下，機器人只有在撞上某物時才會知道自己失敗，而在此時人類的糾正可能已經為時已晚。透過腦信號，機器人能夠提前警報。
該系統的核心在於能夠讀取產生於大腦前扣帶皮質的 ErrPs。這些信號就像內部警報一樣，Manjunatha 說：「ErrPs 是你的大腦在識別錯誤的瞬間產生的特定電信號模式。」有趣的是，大腦對錯誤的反應速度比身體實際移動手去修正的速度更快。
為了使系統具備實用性，研究人員建立了一個自適應解碼模型，該模型學習一般腦部模式並調整到個別用戶，這樣可以減少腦-機接口通常所需的長時間設置。Manjunatha 表示：「每個人的腦信號就像指紋一樣獨特。如果一個系統在經過幾小時的設置後只能為一個人工作，那就不具有實用性。」
安全規則是通過信號時間邏輯（Signal Temporal Logic）來強制執行的，這為機器人定義了嚴格的行為限制。這確保了即使在響應人類腦信號時，系統也能在受控的範圍內運行。Manjunatha 強調，安全是這個項目的基石，腦信號告訴我們何時出現問題，但信號時間邏輯提供了規則手冊。
該系統正通過 NVIDIA Isaac Lab 和 Isaac ROS 進行測試，並由 RTX PRO 6000 GPU 支持以處理即時信號處理和模擬。除了工業應用之外，這項技術還有可能擴展到醫療領域。未來的應用包括根據用戶意圖進行調整的義肢和外骨骼。Manjunatha 想像著一個義肢，能夠感知用戶覺得它運動不正確時自動調整。
