天津大学和清华大学携手研发新型“双环路”脑机接口系统，该系统在精度、能耗和任务处理能力方面均有显著提升。
这项基于忆阻器神经形态器件的无创脑机接口系统，成功验证了脑电波演变与解码器进化间的协同增强效应，实现了对无人机的高效四自由度控制。研究成果已发表于最新一期的《自然·电子》期刊（2月17日）。
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协同演进脑机接口框架图。（联合研究团队供图）
脑机接口技术旨在实现大脑与机器的直接信息交互，推动生物智能与人工智能的融合，被视为下一代人机交互和混合智能的核心技术。然而，如何实现脑机间的“互学习”并促进协同演进，一直是提升脑机接口性能的关键挑战。目前，脑机交互中的动态耦合机制尚不明确，导致长时程互适应能力不足，系统性能随时间下降。
针对这一瓶颈，研究团队发现脑电信号的非平稳特性与任务相关脑电演变密切相关。他们创新性地提出了“双环路脑机协同演进框架”，并利用忆阻器神经形态器件进行实现。该框架下，脑与机的学习环路相互协同，共同提升系统性能。
（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。（联合研究团队供图）
实验结果表明，新系统解码速度显著提升，能耗大幅降低。更重要的是，在长达6小时的连续交互实验中，系统性能保持稳定，准确率甚至提升了约20%。这项突破为脑机接口技术的实用化奠定了坚实基础。
天津大学脑机海河实验室教授许敏鹏指出，该研究实现了生物智能与人工智能的互适应和互学习，并为未来脑机接口系统发展提供了重要的理论和技术支撑。团队计划将该系统应用于更多便携式或可穿戴设备，以满足不同场景下的智能人机交互需求。
（a）协同演进脑机解码正确率较初始状态提高20%；（b）任务相关脑电特征发生正向演化；（c）脑与忆阻器解码器实现互适应。（联合研究团队供图）
据悉，该研究由天津大学脑机海河实验室团队（负责软件系统设计与算法实现）和清华大学集成电路学院团队（负责硬件设计及忆阻器算法设计部署）合作完成。（记者张建新、栗雅婷）
【责任编辑:吴京泽】
