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脑机接口（Brain-Computer Interface，简称 BCI）是一(yi)种能够在大脑与外部设备之间建立直接信息交流通道(dao)的(de)技术。其核心原理(li)是通过电极（侵入式或非侵入式）记录大脑活动，利用信号(hao)处理(li)算法(fa)将神经信号(hao)转化为可执行的(de)指令。通过脑机接口，人类或动物不需(xu)要通过语言或动作，直接用大脑就可以控制机器设备。
传统脑机接口的(de)自适应解码器缺乏(fa)大脑主(zhu)动参与，且脑电信号(hao)采集的(de)通道(dao)数(shu)急剧(ju)增长，解码算法(fa)也变得更加复杂，为脑电高(gao)效实时处理(li)带(dai)来巨(ju)大挑战。
近日，由天津大学脑机海河实验室和清华大学集成电路学院合作发布(bu)的(de)全球首个“双环路”无(wu)创脑机接口系统，把脑与机的(de)信息交互，进行了智能融(rong)合，实现了“1+1>2”的(de)效果，其脑电信号(hao)解码速度提升216倍，能耗(hao)降低至原本的(de)1/1643，并可以实现对无(wu)人机的(de)灵(ling)活“脑控”。
协同演进脑机接口框架(jia)
2月17日，相关成果的(de)论文在线发表于国际权威期(qi)刊《自然·电子》。论文标题为《基于忆阻器自适应神经形态(tai)解码器的(de)脑机接口》（A memristor-based adaptive neuromorphic decoder for brain-computer interfaces）。
2月19日，该论文的(de)通讯作者(zhe)之一(yi)、天津大学许敏鹏教授向澎湃(pai)科技表示，“双环路脑机协同演进框架(jia)”的(de)提出，不仅带(dai)来了理(li)论上的(de)创新，更在系统性能方(fang)面实现了突破。许敏鹏解释说，在系统中(zhong)引入了忆阻器，使解码速度提升很多，归一(yi)化解码速度提高(gao)百倍以上，能耗(hao)降低至千(qian)分(fen)之一(yi)以下；功耗(hao)降低很多，可以长时间进行脑机交互。“忆阻器的(de)基本原理(li)就是模拟大脑神经元的(de)放电过程。”在连续6小时的(de)长时程脑机交互实验中(zhong)，“双环路”脑机接口的(de)准确率提升约20%，打破了传统脑机接口实验时长一(yi)般控制在1个小时的(de)限制。
对于“脑控”时长上的(de)差异，许敏鹏表示，传统的(de)脑接口研究，一(yi)般都是短时长研究。“因为我们的(de)大脑是一(yi)个非线性系统，它的(de)脑电波一(yi)直都在变化。这种变化的(de)脑电波会对我脑机的(de)解码带(dai)来负(fu)面影响，让它的(de)正确率下降，导致没有办(ban)法(fa)做长时间的(de)脑机交互。但(dan)我们是做了6个小时的(de)脑机交互实验。我们通过‘双环路’机制，让整(zheng)个脑机接口的(de)系统性能不随时间的(de)推(tui)移而下降，反而提升了。”
许敏鹏表示，因为无(wu)人机操控应该是目前脑机接口控制任务中(zhong)难度最大的(de)任务，所以这次他们选择了使用脑机接口对无(wu)人机进行操控来进行检测(ce)。
无(wu)人机的(de)自由度非常高(gao)，精度也非常高(gao)，而且实时响应。“我们的(de)脑机接口能实现4个自由度的(de)连续操控，而且能完成一(yi)些相对复杂的(de)任务。其他的(de)，基本上都只是两个自由度的(de)操控。”
（a）脑-忆阻器交互式更新框架(jia);（b）基于忆阻器脑电解码的(de)实时脑控无(wu)人机飞行。
许敏鹏展望，未来5-10年(nian)内，脑机接口系统有望在医疗领(ling)域推(tui)动视(shi)健康诊断、偏瘫康复、人工耳蜗调试等应用落地，并在消费电子领(ling)域催生意念操控、脑健康监测(ce)等新场景。
针对无(wu)创设备长期(qi)佩戴的(de)安全性争议，许敏鹏教授则以“学习(xi)骑自行车”类比(bi)解释：“长期(qi)佩戴这类设备，确实会对大脑活动产生影响，但(dan)并非一(yi)定是不良影响。以学骑自行车为例，从最初(chu)的(de)手忙脚乱到轻松驾驭，大脑的(de)神经网络必然经历了重构。这就是学习(xi)带(dai)来的(de)改变，是大脑习(xi)得新技能的(de)过程，也是自身优化升级的(de)过程。”
天津大学许敏鹏教授（中(zhong)）。