格勒諾布爾大學的科學家們花了兩年的時間令一個四肢癱瘓的人用一個大腦控制的AI外骨骼來移動他的手臂和腿，甚至在有保護的前提下走路爬樓梯。這位28歲的患者曾遭受頸椎脊髓損傷，使他的從肩部高位癱瘓，他進入研究室時僅能移動二頭肌和右手腕，從而只能夠使用極為有限的操作方法控制輪椅以及完成更多行動。

研究人員在他的大腦和皮膚之間的頭部的每一側植入了一個64電極傳感器，能夠讀取並感知運動皮層中的大腦活動。然後，他們開始使用深度學習AI來識別、學習和增強患者用於每個動作和命令的大腦活動，從而訓練患者移動虛擬肢體，就像操作視頻遊戲一樣。

患者首先學會了完成簡單的任務，例如打開和關閉開關，然後逐漸可以在屏幕上左右移動乒乓球拍。然後，他最終戴著VR頭戴式設備完成了虛擬肢體上的肌肉運動，這些運動的複雜性開始增加，並將控制界面移動到了機械外骨骼上。這種設備具有14種不同的關節，提供14種不同的運動自由度，它使患者能夠移動自己的手臂和腿部。在一項練習中，他能夠用雙手伸出並觸摸立方體上的目標，以八個自由度移動手臂並正確旋轉手腕，在這些測試中顯示出71％的成功率。

在另一項測試中，患者使用外骨骼向前走，但是，此操作的大腦命令是簡單的啟動/停止開關而不是一組更為複雜的肌肉和四肢運動。儘管如此，他還是在39次訓練中完成了攀登480個台階，一共145米（476英尺）的總高度（外骨骼拴在屋頂上以防止跌倒）。

CENA實驗室的Clinatec執行委員會主席，格勒諾布爾大學名譽教授Alim-Louis Benabid教授表示，患者“認為自己迅速增加的假肢活動性是有益的”，但他的進步沒有改變他的臨床狀況。

可見在當下，腦機接口仍然相當粗糙，即使使用侵入性植入物，也很難破譯來自感覺運動皮層的電信號。而且，儘管該系統比以前的許多嘗試更強大，但仍需要至少每7週重新校準一次。

深度學習AI可能會被證明是發現來自大腦掃描設備的大量數據中的模式的寶貴工具，像埃隆·馬斯克（Elon Musk）的Neuralink這樣的公司聲稱正在開發能夠以比當前更高的敏銳度讀取大腦活動數據的設備技術，進一步提高效果。研究團隊正在與外骨骼研發機構繼續合作，下一個目標是使患者能夠“不使用天花板懸掛系統自動行走和平衡”。