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更高精度、更低能耗、能够处理更复杂任务的脑机接口系统问世了！2月17日，天津大学脑机海河实验室与清华大学集成电路学院联合宣布，他们成功开发了一种基于忆阻器神经形态器件的新式无创演进脑机接口系统。

这项研究首次展示了脑电发展与解码器演化的协同增强效果，实现了人脑对无人机的高效四自由度控制。相关成果已在线发表于《自然·电子》杂志。

脑机接口技术使大脑和机器可以直接交换信息，促进生物智能与机器智能的融合，被认为是新一代人机交互和人机混合智能的关键技术。然而，目前脑机交互过程中大脑与机器的动态耦合机制尚未完全明确，这使得脑机系统的长期适应能力较弱，性能会随时间下降。

研究团队发现，脑电信号的非平稳特性不仅源于背景脑电的变化，还与闭环脑机交互下的任务脑电信号演变有关。基于这一发现，团队提出了“双环路脑机协同演进框架”，并利用忆阻器神经形态器件构建了新型脑机接口系统。

在这个框架中，“机学习”环路中的忆阻器解码器通过适应脑电信号波动来更新解码参数，“脑学习”环路中的任务相关脑电信号在“决策-反馈”循环的引导下持续进化。相关算法已在128kb规模的忆阻器神经形态器件上实现硬件化部署，将脑电信号的多步计算简化为单步计算。与传统纯数字硬件方案相比，忆阻器新方案的解码速度提升了数百倍，能耗减少了千倍以上，有效支持了四自由度脑控无人机任务的完成。

在长达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逐渐发生变化，呈现出脑机协同演进的过程：初期主要依赖解码器的自我适应更新，随着时间推移，大脑的作用逐渐增加，最终脑机接口性能不仅未下降，准确率反而提升了约20%。

“这项研究首次提出了脑机协同演进的概念，并基于忆阻器神经形态器件进行了技术验证，通过长时间的大脑与忆阻器神经形态器件之间的信息交互，初步实现了生物智能与机器智能的相互适应和学习，为未来实用型脑机接口系统的研发提供了重要理论基础和技术支持，也为脑机融合智能的发展开辟了新方向。”天津大学脑机海河实验室许敏鹏教授表示。“我们计划将此系统扩展到更多便携式或可穿戴设备中，应用于消费级、医疗级等各种智能人机交互场景。”

该研究由天津大学与清华大学团队合作完成：天津大学脑机海河实验室团队负责协同演进脑机接口软件系统的设计与算法实现，清华大学集成电路学院团队则负责协同演进忆阻器神经形态器件的硬件设计及算法部署。