记者2月17日从天津大学获悉，该校脑机海河实验室和清华大学集成电路学院联合，开发出一款基于忆阻器神经形态器件的“双环路”无创演进脑机接口系统。同时，团队还首次揭示了大脑电信号与解码器在交互过程中如何进一步协同增强的奥秘，并成功实现了人脑对无人机的高效四自由度操控。相关成果刊发在国际学术期刊《自然·电子》上。
脑机接口能实现大脑与机器直接信息交流，促进生物智能与机器智能融合，被公认是新一代人机交互和人机混合智能的核心技术。如何通过脑机之间的信息交互实现“互学习”，进而促进脑机智能的协同演进，是突破脑机性能瓶颈的重点和难点。“但目前脑机交互过程中大脑与机器的动态耦合机制尚未厘清，导致脑机之间的长时程互适应能力较弱，工作性能随时间下降严重。”天津大学脑机海河实验室许敏鹏教授说。
研究团队发现，脑电信号中的非平稳特性不仅来源于传统观点认为的背景脑电变异，而且与闭环脑机交互引导下的任务脑电演变密切相关。基于这一发现，团队首次提出了“双环路脑机协同演进框架”，并通过忆阻器神经形态器件构建了全新的脑机接口系统。
在双环路框架下，“机学习”环路中的忆阻器解码器通过适应脑电信号波动完成解码参数更新，“脑学习”环路中的任务相关脑电特征在“决策-反馈”循环的引导下不断正向演化。相关算法基于128kb规模的忆阻器神经形态器件实现了硬件化部署，将脑电信号的多步计算过程优化为单步计算。
“相较于传统纯数字硬件方案，‘双环路’脑机接口系统精度更高、能耗更低、能处理更复杂任务。像效率提高2个数量级（百倍）以上，能耗降低3个数量级（千分之一）以下。”许敏鹏举例说，传统无创脑机接口技术通常只能控制无人机进行简单的二自由度飞行，研究团队开发的“双环路”脑机接口系统可高效支撑无人机完成上下、左右、前后、旋转四自由度任务目标。
在连续6小时的长时程脑机交互实验中，大脑和解码器的贡献比例呈现动态变化，展现出了脑机协同演进的过程：初期以解码器自适应更新为主，随着时间推移，大脑贡献逐步增加，最终脑机接口性能不仅没有下降，准确率还提升了约20%。
许敏鹏表示：“这项研究首次提出了脑机协同演进的概念，并基于忆阻器神经形态器件完成了技术验证，通过长时程大脑与忆阻器神经形态器件之间的信息交互，初步实现了生物智能与机器智能的互适应、互学习，为未来实用型脑机接口系统提供了重要的理论基础与技术支撑，也为脑机融合智能的发展开辟了新的方向。”他还透露，“未来，这款系统计划拓展到更多便携式或可穿戴脑机接口设备中，服务于消费级、医疗级等各类智能人机交互实用场景。”
记者2月17日从天津大学获悉，该校脑机海河实验室和清华大学集成电路学院联合，开发出一款基于忆阻器神经形态器件的“双环路”无创演进脑机接口系统。同时，团队还首次揭示了大脑电信号与解码器在交互过程中如何进一步协同增强的奥秘，并成功实现了人脑对无人机的高效四自由度操控。相关成果刊发在国际学术期刊《自然·电子》上。
脑机接口能实现大脑与机器直接信息交流，促进生物智能与机器智能融合，被公认是新一代人机交互和人机混合智能的核心技术。如何通过脑机之间的信息交互实现“互学习”，进而促进脑机智能的协同演进，是突破脑机性能瓶颈的重点和难点。“但目前脑机交互过程中大脑与机器的动态耦合机制尚未厘清，导致脑机之间的长时程互适应能力较弱，工作性能随时间下降严重。”天津大学脑机海河实验室许敏鹏教授说。
研究团队发现，脑电信号中的非平稳特性不仅来源于传统观点认为的背景脑电变异，而且与闭环脑机交互引导下的任务脑电演变密切相关。基于这一发现，团队首次提出了“双环路脑机协同演进框架”，并通过忆阻器神经形态器件构建了全新的脑机接口系统。
在双环路框架下，“机学习”环路中的忆阻器解码器通过适应脑电信号波动完成解码参数更新，“脑学习”环路中的任务相关脑电特征在“决策-反馈”循环的引导下不断正向演化。相关算法基于128kb规模的忆阻器神经形态器件实现了硬件化部署，将脑电信号的多步计算过程优化为单步计算。
“相较于传统纯数字硬件方案，‘双环路’脑机接口系统精度更高、能耗更低、能处理更复杂任务。像效率提高2个数量级（百倍）以上，能耗降低3个数量级（千分之一）以下。”许敏鹏举例说，传统无创脑机接口技术通常只能控制无人机进行简单的二自由度飞行，研究团队开发的“双环路”脑机接口系统可高效支撑无人机完成上下、左右、前后、旋转四自由度任务目标。
在连续6小时的长时程脑机交互实验中，大脑和解码器的贡献比例呈现动态变化，展现出了脑机协同演进的过程：初期以解码器自适应更新为主，随着时间推移，大脑贡献逐步增加，最终脑机接口性能不仅没有下降，准确率还提升了约20%。
许敏鹏表示：“这项研究首次提出了脑机协同演进的概念，并基于忆阻器神经形态器件完成了技术验证，通过长时程大脑与忆阻器神经形态器件之间的信息交互，初步实现了生物智能与机器智能的互适应、互学习，为未来实用型脑机接口系统提供了重要的理论基础与技术支撑，也为脑机融合智能的发展开辟了新的方向。”他还透露，“未来，这款系统计划拓展到更多便携式或可穿戴脑机接口设备中，服务于消费级、医疗级等各类智能人机交互实用场景。”
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