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脑机接口（Brain-Computer Interface，简称 BCI）是一种(zhong)能够在(zai)大脑与外(wai)部(bu)设备之(zhi)间建立直接信(xin)息交流通道的技术。其核心(xin)原理是通过电极（侵入式或非侵入式）记录大脑活动(dong)，利用(yong)信(xin)号处理算法(fa)将神(shen)经信(xin)号转化为可执行的指令。通过脑机接口，人(ren)类或动(dong)物不需(xu)要通过语(yu)言或动(dong)作，直接用(yong)大脑就可以控制机器设备。
传统脑机接口的自适应解(jie)码器缺乏大脑主动(dong)参与，且脑电信(xin)号采集的通道数急(ji)剧增长(chang)，解(jie)码算法(fa)也变得更加复杂，为脑电高效实时处理带来(lai)巨大挑战(zhan)。
近日，由天津大学脑机海河(he)实验室和清(qing)华大学集成电路学院(yuan)合作发布的全球首个“双(shuang)环路”无创脑机接口系统，把脑与机的信(xin)息交互，进行了智能融合，实现了“1+1>2”的效果，其脑电信(xin)号解(jie)码速(su)度(du)提升216倍，能耗(hao)降低至(zhi)原本的1/1643，并可以实现对无人(ren)机的灵活“脑控”。
协同演进脑机接口框架
2月17日，相关成果的论文在(zai)线发表于国际权威期刊《自然(ran)·电子(zi)》。论文标题为《基于忆阻器自适应神(shen)经形态解(jie)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，“双(shuang)环路脑机协同演进框架”的提出，不仅带来(lai)了理论上的创新，更在(zai)系统性能方面实现了突破。许敏鹏解(jie)释说，在(zai)系统中引入了忆阻器，使解(jie)码速(su)度(du)提升很多，归一化解(jie)码速(su)度(du)提高百倍以上，能耗(hao)降低至(zhi)千分之(zhi)一以下；功耗(hao)降低很多，可以长(chang)时间进行脑机交互。“忆阻器的基本原理就是模拟大脑神(shen)经元的放电过程(cheng)。”在(zai)连续6小时的长(chang)时程(cheng)脑机交互实验中，“双(shuang)环路”脑机接口的准确率提升约20%，打(da)破了传统脑机接口实验时长(chang)一般(ban)控制在(zai)1个小时的限制。
对于“脑控”时长(chang)上的差异，许敏鹏表示，传统的脑接口研究，一般(ban)都是短时长(chang)研究。“因为我们的大脑是一个非线性系统，它(ta)的脑电波(bo)一直都在(zai)变化。这种(zhong)变化的脑电波(bo)会对我脑机的解(jie)码带来(lai)负面影响，让它(ta)的正确率下降，导(dao)致没有(you)办法(fa)做长(chang)时间的脑机交互。但我们是做了6个小时的脑机交互实验。我们通过‘双(shuang)环路’机制，让整个脑机接口的系统性能不随时间的推移而下降，反而提升了。”
许敏鹏表示，因为无人(ren)机操(cao)控应该是目前脑机接口控制任(ren)务中难度(du)最大的任(ren)务，所以这次(ci)他们选择(ze)了使用(yong)脑机接口对无人(ren)机进行操(cao)控来(lai)进行检测。
无人(ren)机的自由度(du)非常高，精度(du)也非常高，而且实时响应。“我们的脑机接口能实现4个自由度(du)的连续操(cao)控，而且能完成一些相对复杂的任(ren)务。其他的，基本上都只是两个自由度(du)的操(cao)控。”
（a）脑-忆阻器交互式更新框架;（b）基于忆阻器脑电解(jie)码的实时脑控无人(ren)机飞行。
许敏鹏展望，未来(lai)5-10年内，脑机接口系统有(you)望在(zai)医疗领(ling)域推动(dong)视健(jian)康(kang)诊断、偏瘫康(kang)复、人(ren)工耳(er)蜗调试等应用(yong)落(luo)地，并在(zai)消费电子(zi)领(ling)域催(cui)生意念操(cao)控、脑健(jian)康(kang)监测等新场景(jing)。
针对无创设备长(chang)期佩戴的安全性争(zheng)议，许敏鹏教授则以“学习骑自行车”类比解(jie)释：“长(chang)期佩戴这类设备，确实会对大脑活动(dong)产生影响，但并非一定是不良影响。以学骑自行车为例，从最初的手忙脚乱到轻松驾(jia)驭，大脑的神(shen)经网络(luo)必然(ran)经历了重构(gou)。这就是学习带来(lai)的改变，是大脑习得新技能的过程(cheng)，也是自身优化升级的过程(cheng)。”
天津大学许敏鹏教授（中）。