双向脑机接口，让用户带着思路驾驶无人机

快速阅读: 据《药物发现与开发》最新报道，中国科研团队在《自然电子》杂志发表的研究显示，他们开发了一种基于忆阻器的双向系统，能高效解码用户意图并实时发送定制反馈，提升大脑活动。该系统比基于CPU的系统节能1643倍，可实现更平滑的无人机控制。研究还提到，基于忆阻器的脑机接口比基于CPU的系统快216倍，能更好地适应大脑信号变化。这种技术有望应用于临床康复、人机协作等领域。

在《自然电子》杂志发表的一项研究中，中国一个研究团队报告了一种双向系统，不仅能高效解码用户意图，还能实时发送定制反馈来塑造大脑活动。这项技术利用了忆阻器，本质上是一种能通过改变电阻“记住”过去电压或电流的电子组件。这种能力使其在类脑电路中能够模拟突触的功能。基于忆阻器的类脑解码器可以实现一个比基于中央处理器的系统节能超过1643倍的紧凑系统，同时实现实时学习。这使得无人机在四个自由度上的控制更为平滑和迅速，并且体验到了人与硬件之间真正的共同进化。在一项演示中，使用脑机接口的志愿者能够通过思维驾驶无人机穿越三维障碍课程。通过集中注意力于屏幕上的特定视觉线索，用户能够实时控制无人机的上下、左右、前后移动以及旋转。脑机接口不仅响应他们的预期动作，还响应他们大脑活动中细微的错误信号。论文还指出，基于忆阻器芯片的脑机接口提供了比基于中央处理器的系统高216倍的归一化速度。该接口据称“实现了软件等效的解码性能”。位于该接口中心的128千单元忆阻器芯片驱动了一种一步解码方法，绕过了传统的冯·诺依曼瓶颈。这种一步策略将预处理、特征提取和模式识别整合为单一矩阵运算。结果是计算复杂性和误差累积的减少。通过分析稳态视觉诱发电位（SSVEPs）并不断更新自己的映射，该系统在准确性上比静态解码器提高了20%，这对实际应用中的脑信号变化非常有用。传统脑机接口往往难以跟上波动的大脑节奏。但在这里，基于忆阻器的解码器和用户的神经信号在持续循环中相互学习，从而提高控制精度并最小化能量消耗。这种方法可能在更广泛的应用中找到用途，从临床康复工具到先进的人机协作，其中自适应、低功耗性能至关重要。脑机接口的闭环设计这种脑机接口的闭环设计使“大脑-计算机共同进化”成为可能，在这个过程中，解码硬件和用户的神经信号持续共同适应。《南华早报》对此进行了报道。经过初步离线训练后，结果是一个稳定且不断改进的控制界面：随着系统的运行，解码器变得更加适应用户的脑信号，而用户的脑信号也学会了如何产生更清晰的指令，从而显著提高通信效率。这种适应是通过检测错误相关电位（ErrPs）信号实现的，这些信号表明了解码错误，允许系统在使用过程中收集新数据并完善其模型。尽管《自然电子》论文主要展示了脑机接口的技术演示，并未详细说明具体实际应用，但这种双向自适应脑机接口为从医学到国防再到消费科技等多个领域提供了广阔前景。论文建议，此类系统可以推广应用于各种节能型脑机接口。例如，可以使用诸如尖峰皮层电图等侵入性记录。这反过来又为闭环神经调节打开了可能性，即系统既能读取脑活动又能向大脑提供刺激以形成反馈回路，从而治疗神经系统疾病。在康复方面，未来系统可以帮助运动控制恢复或其他神经康复需求的患者。此外，它们还可以用于脑对文本通信、语音合成、运动控制（控制外部设备，如假肢）、脊髓损伤患者的脊髓刺激，以及闭锁综合征患者。更广泛地说，脑-计算机共同进化的概念意味着生物智能和机器智能的更紧密融合。长期来看，此类脑机接口可能会重塑通信和人类能力。如果扩展到网络，直接脑对脑通信或集体认知有可能实现。即使在个体层面，持续的反馈循环也可能增强认知功能，实质上是在人工智能的辅助下训练大脑。

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