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记者17日(ri)从天津大(da)学获悉,该校脑机海河实验(yan)室和清华大(da)学集成电路学院联合,开发出(chu)一(yi)款基于忆(yi)阻(zu)器神经形(xing)态(tai)器件(jian)的“双环路”无创演进脑机接口系统。同时(shi),团队还首次揭示(shi)了大(da)脑电信号与解码器在交互过程中如何进一(yi)步协(xie)同增强的奥(ao)秘,并成功实现了人脑对无人机的高效(xiao)四自由度操控。相关成果刊发在国际学术期刊《自然·电子》上。
天津大(da)学供图
脑机接口能实现大(da)脑与机器直接信息交流,促(cu)进生物(wu)智能与机器智能融合,被公认是(shi)新一(yi)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(cu)进脑机智能的协(xie)同演进,是(shi)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(da)脑与机器的动态(tai)耦合机制尚未厘清,导致(zhi)脑机之间的长时(shi)程互适应能力(li)较弱,工作性能随(sui)时(shi)间下降严(yan)重。”天津大(da)学脑机海河实验(yan)室许敏鹏教授说。
研究团队发现,脑电信号中的非平(ping)稳(wen)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(wu)脑电演变密切相关。基于这(zhe)一(yi)发现,团队首次提出(chu)了“双环路脑机协(xie)同演进框架”,并通过忆(yi)阻(zu)器神经形(xing)态(tai)器件(jian)构建了全新的脑机接口系统。
天津大(da)学供图
在双环路框架下,“机学习”环路中的忆(yi)阻(zu)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(wu)相关脑电特征在“决(jue)策(ce)-反馈”循环的引导下不断(duan)正(zheng)向演化。相关算法基于128kb规模的忆(yi)阻(zu)器神经形(xing)态(tai)器件(jian)实现了硬(ying)件(jian)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(chun)数字硬(ying)件(jian)方案,‘双环路’脑机接口系统精(jing)度更高、能耗(hao)更低、能处理更复杂任务(wu)。像效(xiao)率提高2个数量(liang)级(百倍)以上,能耗(hao)降低3个数量(liang)级(千分之一(yi))以下。”许敏鹏举例(li)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(ke)高效(xiao)支撑无人机完成上下、左右、前后、旋转四自由度任务(wu)目标。
在连续6小时(shi)的长时(shi)程脑机交互实验(yan)中,大(da)脑和解码器的贡献比例(li)呈现动态(tai)变化,展现出(chu)了脑机协(xie)同演进的过程:初期以解码器自适应更新为主,随(sui)着时(shi)间推移,大(da)脑贡献逐(zhu)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(shi):“这(zhe)项研究首次提出(chu)了脑机协(xie)同演进的概念,并基于忆(yi)阻(zu)器神经形(xing)态(tai)器件(jian)完成了技术验(yan)证,通过长时(shi)程大(da)脑与忆(yi)阻(zu)器神经形(xing)态(tai)器件(jian)之间的信息交互,初步实现了生物(wu)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(ye)为脑机融合智能的发展开辟了新的方向。”他还透露,“未来,这(zhe)款系统计划拓展到更多便携式或可(ke)穿戴(dai)脑机接口设备中,服务(wu)于消费级、医疗级等各类智能人机交互实用场景。”
(科技日(ri)报记者 陈曦(xi))