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记者17日从天津(jin)大学获悉,该校(xiao)脑机海河(he)实验(yan)室和清华大学集成电路(lu)学院联合,开发出一款(kuan)基于忆阻器神经形态器件(jian)的“双环路(lu)”无(wu)创演进脑机接口(kou)系统。同时,团队还首(shou)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(qiang)的奥秘,并(bing)成功实现(xian)了人脑对无(wu)人机的高效四自由(you)度操控。相关成果刊(kan)发在国际学术期刊(kan)《自然·电子》上。
天津(jin)大学供图
脑机接口(kou)能实现(xian)大脑与机器直(zhi)接信息交流,促进生(sheng)物(wu)智(zhi)能与机器智(zhi)能融合,被公认是新一代人机交互和人机混合智(zhi)能的核心技(ji)术。如何通(tong)过脑机之间的信息交互实现(xian)“互学习”,进而促进脑机智(zhi)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(li)清,导致脑机之间的长时程互适应能力较弱,工(gong)作性能随时间下降严重。”天津(jin)大学脑机海河(he)实验(yan)室许敏(min)鹏教(jiao)授(shou)说。
研究团队发现(xian),脑电信号中的非平稳特性不仅来源于传统观(guan)点认为的背景脑电变异,而且与闭(bi)环脑机交互引(yin)导下的任务脑电演变密切相关。基于这一发现(xian),团队首(shou)次提出了“双环路(lu)脑机协同演进框架”,并(bing)通(tong)过忆阻器神经形态器件(jian)构建了全新的脑机接口(kou)系统。
天津(jin)大学供图
在双环路(lu)框架下,“机学习”环路(lu)中的忆阻器解码器通(tong)过适应脑电信号波动完成解码参数更新,“脑学习”环路(lu)中的任务相关脑电特征在“决策-反馈”循环的引(yin)导下不断正(zheng)向演化。相关算法基于128kb规模的忆阻器神经形态器件(jian)实现(xian)了硬件(jian)化部署(shu),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(jian)方案,‘双环路(lu)’脑机接口(kou)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(ji)(百倍)以上,能耗降低3个数量级(ji)(千分(fen)之一)以下。”许敏(min)鹏举例说,传统无(wu)创脑机接口(kou)技(ji)术通(tong)常(chang)只能控制无(wu)人机进行简(jian)单的二自由(you)度飞行,研究团队开发的“双环路(lu)”脑机接口(kou)系统可高效支撑无(wu)人机完成上下、左右、前后(hou)、旋转四自由(you)度任务目标(biao)。
在连续6小时的长时程脑机交互实验(yan)中,大脑和解码器的贡献比例呈现(xian)动态变化,展现(xian)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(jia),最终脑机接口(kou)性能不仅没有下降,准确率还提升了约20%。
许敏(min)鹏表(biao)示:“这项研究首(shou)次提出了脑机协同演进的概念,并(bing)基于忆阻器神经形态器件(jian)完成了技(ji)术验(yan)证,通(tong)过长时程大脑与忆阻器神经形态器件(jian)之间的信息交互,初步实现(xian)了生(sheng)物(wu)智(zhi)能与机器智(zhi)能的互适应、互学习,为未来实用型脑机接口(kou)系统提供了重要的理论(lun)基础与技(ji)术支撑,也(ye)为脑机融合智(zhi)能的发展开辟了新的方向。”他(ta)还透露,“未来,这款(kuan)系统计划拓展到更多便携式或可穿(chuan)戴脑机接口(kou)设备中,服务于消费级(ji)、医疗级(ji)等各类智(zhi)能人机交互实用场景。”
(科技(ji)日报(bao)记者 陈(chen)曦)