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脑机接口（Brain-Computer Interface，简称(cheng) BCI）是一种能够(gou)在(zai)大(da)脑与外(wai)部设备之间建(jian)立直接信(xin)息交流通道的技(ji)术。其核心原理是通过电极（侵入式或(huo)非侵入式）记录大(da)脑活(huo)动，利用信(xin)号处理算法将神经信(xin)号转化为(wei)可执(zhi)行的指令。通过脑机接口，人(ren)类或(huo)动物不需要通过语(yu)言或(huo)动作，直接用大(da)脑就可以控制机器(qi)设备。
传统脑机接口的自适应解码器(qi)缺乏大(da)脑主动参(can)与，且脑电信(xin)号采集的通道数急剧增长，解码算法也变得更加复杂，为(wei)脑电高效实时处理带来巨大(da)挑战。
近(jin)日，由(you)天津(jin)大(da)学脑机海河实验室和(he)清华大(da)学集成电路学院(yuan)合作发布的全球(qiu)首个(ge)“双环(huan)路”无创脑机接口系统，把脑与机的信(xin)息交互，进(jin)行了智能融合，实现了“1+1>2”的效果，其脑电信(xin)号解码速度提升216倍，能耗降(jiang)低至原本的1/1643，并可以实现对无人(ren)机的灵活(huo)“脑控”。
协同演进(jin)脑机接口框架(jia)
2月17日，相关成果的论文在(zai)线发表于国(guo)际权威期刊《自然·电子》。论文标题为(wei)《基于忆(yi)阻(zu)器(qi)自适应神经形态解码器(qi)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(xun)作者之一、天津(jin)大(da)学许敏鹏教(jiao)授向澎湃科技(ji)表示，“双环(huan)路脑机协同演进(jin)框架(jia)”的提出，不仅(jin)带来了理论上的创新，更在(zai)系统性能方面实现了突(tu)破。许敏鹏解释说，在(zai)系统中引入了忆(yi)阻(zu)器(qi)，使解码速度提升很(hen)多，归一化解码速度提高百倍以上，能耗降(jiang)低至千分之一以下；功(gong)耗降(jiang)低很(hen)多，可以长时间进(jin)行脑机交互。“忆(yi)阻(zu)器(qi)的基本原理就是模拟大(da)脑神经元的放(fang)电过程。”在(zai)连续6小时的长时程脑机交互实验中，“双环(huan)路”脑机接口的准(zhun)确率提升约20%，打破了传统脑机接口实验时长一般控制在(zai)1个(ge)小时的限制。
对于“脑控”时长上的差异，许敏鹏表示，传统的脑接口研(yan)究，一般都是短时长研(yan)究。“因为(wei)我们的大(da)脑是一个(ge)非线性系统，它(ta)的脑电波一直都在(zai)变化。这种变化的脑电波会对我脑机的解码带来负面影响，让它(ta)的正确率下降(jiang)，导致(zhi)没有办法做长时间的脑机交互。但我们是做了6个(ge)小时的脑机交互实验。我们通过‘双环(huan)路’机制，让整个(ge)脑机接口的系统性能不随时间的推移而下降(jiang)，反而提升了。”
许敏鹏表示，因为(wei)无人(ren)机操控应该是目前脑机接口控制任务(wu)中难度最大(da)的任务(wu)，所以这次他们选择了使用脑机接口对无人(ren)机进(jin)行操控来进(jin)行检测。
无人(ren)机的自由(you)度非常高，精度也非常高，而且实时响应。“我们的脑机接口能实现4个(ge)自由(you)度的连续操控，而且能完成一些相对复杂的任务(wu)。其他的，基本上都只是两个(ge)自由(you)度的操控。”
（a）脑-忆(yi)阻(zu)器(qi)交互式更新框架(jia);（b）基于忆(yi)阻(zu)器(qi)脑电解码的实时脑控无人(ren)机飞行。
许敏鹏展望，未来5-10年内，脑机接口系统有望在(zai)医疗领域推动视健康诊断、偏瘫康复、人(ren)工耳蜗调试等(deng)应用落地，并在(zai)消费(fei)电子领域催生意念操控、脑健康监测等(deng)新场景。
针对无创设备长期佩戴的安全性争(zheng)议，许敏鹏教(jiao)授则(ze)以“学习骑自行车”类比解释：“长期佩戴这类设备，确实会对大(da)脑活(huo)动产(chan)生影响，但并非一定是不良影响。以学骑自行车为(wei)例(li)，从最初的手忙脚乱到轻松驾驭，大(da)脑的神经网络必然经历了重构。这就是学习带来的改变，是大(da)脑习得新技(ji)能的过程，也是自身优化升级的过程。”
天津(jin)大(da)学许敏鹏教(jiao)授（中）。