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脑机接口（Brain-Computer Interface，简称 BCI）是(shi)一种能够在大脑与外部设备之(zhi)间建立直(zhi)接信息交流通道的技术。其核(he)心原理是(shi)通过电极（侵入式或非侵入式）记录大脑活动，利(li)用信号处(chu)理算法(fa)将神经信号转化为可执行(xing)的指令。通过脑机接口，人(ren)类或动物不需要通过语言或动作，直(zhi)接用大脑就(jiu)可以控制机器设备。
传统脑机接口的自适(shi)应解码器缺(que)乏大脑主动参与，且脑电信号采集的通道数急(ji)剧增长，解码算法(fa)也变得更加复杂，为脑电高效实时处(chu)理带来巨大挑战。
近日，由天津大学脑机海(hai)河实验室(shi)和(he)清(qing)华大学集成(cheng)电路学院合作发布的全(quan)球首个(ge)“双环路”无创脑机接口系(xi)统，把脑与机的信息交互，进(jin)行(xing)了(le)智能融合，实现了(le)“1+1>2”的效果(guo)，其脑电信号解码速度(du)提升(sheng)216倍，能耗降低(di)至(zhi)原本的1/1643，并可以实现对无人(ren)机的灵活“脑控”。
协同演进(jin)脑机接口框架
2月17日，相关(guan)成(cheng)果(guo)的论文在线发表于国际权威期(qi)刊(kan)《自然·电子》。论文标题为《基于忆(yi)阻器自适(shi)应神经形态解码器的脑机接口》（A memristor-based adaptive neuromorphic decoder for brain-computer interfaces）。
2月19日，该论文的通讯作者之(zhi)一、天津大学许敏鹏教授向澎湃科技表示(shi)，“双环路脑机协同演进(jin)框架”的提出，不仅带来了(le)理论上的创新，更在系(xi)统性能方面实现了(le)突破。许敏鹏解释说，在系(xi)统中引入了(le)忆(yi)阻器，使解码速度(du)提升(sheng)很多，归一化解码速度(du)提高百倍以上，能耗降低(di)至(zhi)千分之(zhi)一以下；功耗降低(di)很多，可以长时间进(jin)行(xing)脑机交互。“忆(yi)阻器的基本原理就(jiu)是(shi)模(mo)拟大脑神经元的放电过程。”在连续6小时的长时程脑机交互实验中，“双环路”脑机接口的准确率提升(sheng)约(yue)20%，打破了(le)传统脑机接口实验时长一般控制在1个(ge)小时的限制。
对于“脑控”时长上的差异，许敏鹏表示(shi)，传统的脑接口研究，一般都是(shi)短时长研究。“因为我们的大脑是(shi)一个(ge)非线性系(xi)统，它的脑电波一直(zhi)都在变化。这种变化的脑电波会(hui)对我脑机的解码带来负面影响，让它的正确率下降，导致没有办法(fa)做长时间的脑机交互。但我们是(shi)做了(le)6个(ge)小时的脑机交互实验。我们通过‘双环路’机制，让整(zheng)个(ge)脑机接口的系(xi)统性能不随时间的推移而下降，反而提升(sheng)了(le)。”
许敏鹏表示(shi)，因为无人(ren)机操控应该是(shi)目前(qian)脑机接口控制任务中难(nan)度(du)最大的任务，所以这次他们选择了(le)使用脑机接口对无人(ren)机进(jin)行(xing)操控来进(jin)行(xing)检(jian)测(ce)。
无人(ren)机的自由度(du)非常高，精(jing)度(du)也非常高，而且实时响应。“我们的脑机接口能实现4个(ge)自由度(du)的连续操控，而且能完成(cheng)一些相对复杂的任务。其他的，基本上都只是(shi)两个(ge)自由度(du)的操控。”
（a）脑-忆(yi)阻器交互式更新框架;（b）基于忆(yi)阻器脑电解码的实时脑控无人(ren)机飞行(xing)。
许敏鹏展望，未来5-10年内，脑机接口系(xi)统有望在医疗领域推动视健康(kang)诊断、偏瘫康(kang)复、人(ren)工耳蜗调试等应用落地(di)，并在消费电子领域催生意念操控、脑健康(kang)监测(ce)等新场景。
针对无创设备长期(qi)佩戴(dai)的安全(quan)性争议，许敏鹏教授则以“学习骑自行(xing)车”类比解释：“长期(qi)佩戴(dai)这类设备，确实会(hui)对大脑活动产生影响，但并非一定是(shi)不良影响。以学骑自行(xing)车为例，从最初的手忙脚乱到轻松(song)驾驭，大脑的神经网络(luo)必然经历了(le)重构。这就(jiu)是(shi)学习带来的改变，是(shi)大脑习得新技能的过程，也是(shi)自身优(you)化升(sheng)级的过程。”
天津大学许敏鹏教授（中）。