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近日，天津大学与清华大学的研究团队联手开发了一款基于忆阻器神经形态器件的新型无创演进脑机接口系统。这项发表于《自然-电子》的研究成果，首次揭示了脑电发展与解码器演化在脑机交互过程中的协同增强效应，成功实现了人脑对无人机的高效四自由度操控。

据介绍，脑机接口被公认为新一代人机交互和人机混合智能的核心技术。如何通过脑机之间的信息交互实现“互学习”，进而促进脑机智能的协同演进，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清，导致脑机之间的长时程互适应能力较弱，工作性能随时间下降严重。

天津大学与清华大学研究团队首次提出了“双环路脑机协同演进框架”，并通过忆阻器神经形态器件构建了全新的脑机接口系统。在双环路框架下，“机学习”环路中的忆阻器解码器通过适应脑电信号波动完成解码参数更新，“脑学习”环路中的任务相关脑电特征在“决策—反馈”循环的引导下不断正向演化。在连续6小时的长时程脑机交互实验中，大脑和解码器的贡献比例呈现动态变化，呈现出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，最终脑机接口性能不仅没有下降，其准确率还提升了约20%。

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据介绍，相关算法基于128kb规模的忆阻器神经形态器件实现了硬件化部署，将脑电信号的多步计算过程优化为单步计算。相比于传统纯数字硬件方案，忆阻器新方案的归一化解码速度提高了2个数量级(百倍)以上，能耗降低了3个数量级(千分之一)以下，高效支撑了四自由度脑控无人机任务目标的成功实现。

（a）脑-忆阻器交互式更新框架;（b）基于忆阻器脑电解码的实时脑控无人机飞行

在连续6小时的长时程脑机交互实验中，大脑和解码器的贡献比例呈现动态变化，展现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，最终脑机接口性能不仅没有下降，还实现了约20%的准确率提升。

据了解，该研究由天津大学与清华大学团队合作开展：天津大学脑机海河实验室团队完成协同演进脑机接口软件系统设计与范式算法实现，清华大学集成电路学院团队完成协同演进忆阻器神经形态器件硬件设计及忆阻器算法设计部署。

发布于：北京市