閉迴路解碼器適應

這是在使用者實際操作解碼器的同時，使其保持與時俱進的既有、且多屬監督式的做法：從持續的神經資料流，加上對使用者意圖的估計，線上更新解碼器參數。在 ReFIT 方法（意圖重新訓練的回饋卡爾曼濾波器）中，伸手任務中的意圖是藉由假設使用者始終想直接指向目標、並據此旋轉訓練速度來估計的；SmoothBatch 及相關的閉迴路解碼器適應方案則逐步混合新舊參數，以避免使迴路失穩。這些在皮質內腦機介面的研究所階段發展出來的方法，大幅改善了控制，是前沿如今據以推進的基準。

它們的限制，也是抗漂移研究要超越它們的原因，在於其所假設的監督。意圖估計在受提示、有結構的任務中運作得很乾淨（伸手至此目標），但在真實意圖未知的自由、無結構日常使用中則不然。前沿目標是保留閉迴路解碼器適應持續更新的精神，同時以非監督式、自監督式或情境推斷的意圖訊號取代其監督式意圖訊號，使適應能在一般使用期間持續進行，而無需受提示的校準段落。