清華新聞網(wǎng)2月20日電 腦機(jī)接口(BCI)是人腦與外部設(shè)備之間建立的直接連接通道,,不僅能夠促進(jìn)人機(jī)交互,,還可以用于腦科學(xué)研究以及神經(jīng)系統(tǒng)疾病的診療,。然而,傳統(tǒng)腦機(jī)接口面臨兩大挑戰(zhàn):人腦是一個復(fù)雜的動態(tài)系統(tǒng),,腦電信號存在很強(qiáng)的變異性,,導(dǎo)致解碼器性能難以長期維持穩(wěn)定;同時,,隨著應(yīng)用場景擴(kuò)展,,腦電信號采集的通道數(shù)急劇增長,解碼算法也變得更加復(fù)雜,,為腦電高效實(shí)時處理帶來巨大挑戰(zhàn),。

圖1.研究人員提出了自適應(yīng)神經(jīng)形態(tài)解碼器,,支持腦機(jī)協(xié)同演進(jìn)
針對上述挑戰(zhàn),清華大學(xué)集成電路學(xué)院與天津大學(xué)腦機(jī)海河實(shí)驗(yàn)室合作,,提出了基于憶阻器類腦計算芯片的新型腦機(jī)接口解決方案,。團(tuán)隊研制了一款128Kb規(guī)模的憶阻器芯片作為自適應(yīng)腦電解碼器,構(gòu)建了完整的腦機(jī)接口系統(tǒng)(包含腦電采集,、解碼和執(zhí)行器),,提出了單步解碼策略和交互式更新框架,實(shí)現(xiàn)了長期穩(wěn)定的高效高精度腦電解碼與腦機(jī)協(xié)同演進(jìn),。

圖2.關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新:(a)單步解碼策略(b)交互式更新框架
該憶阻器芯片采用的單步解碼策略,,將穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(SSVEP)腦電意圖信號的三步解碼過程(信號濾波預(yù)處理,、任務(wù)相關(guān)分量特征提取、模板匹配分類)整合為單一步驟,,將計算復(fù)雜度降低6.5倍,,同時減少了憶阻器非理想特性對計算精度的影響。在四自由度實(shí)時腦控?zé)o人機(jī)飛行任務(wù)中,,該解碼器達(dá)到了與軟件計算相當(dāng)?shù)慕獯a準(zhǔn)確率(85.17%),。計算評估顯示,憶阻器芯片解碼的能耗比傳統(tǒng)CPU降低了三個數(shù)量級,,歸一化處理速度提升了兩個數(shù)量級,。

圖3.基于憶阻器芯片腦電解碼的實(shí)時腦控?zé)o人機(jī)飛行
團(tuán)隊開發(fā)的交互式更新框架,利用誤差相關(guān)電位(ErrP)作為大腦對憶阻器解碼結(jié)果的反饋信號,,在實(shí)驗(yàn)過程中動態(tài)累計新樣本用來更新憶阻器解碼器,,使其能夠與動態(tài)變化的腦信號協(xié)同演進(jìn),、相互適應(yīng)。在十名被試參與且平均長達(dá)六小時的人機(jī)交互實(shí)驗(yàn)中,,具有協(xié)同演進(jìn)能力的腦機(jī)接口比傳統(tǒng)接口的解碼準(zhǔn)確率提高了約20%,。在該實(shí)驗(yàn)中,大腦和解碼器的貢獻(xiàn)比例呈現(xiàn)動態(tài)變化:初期主要依靠解碼器的自適應(yīng)更新,,隨著時間推移,,大腦的貢獻(xiàn)逐漸增加,最終達(dá)到兩者的動態(tài)平衡,,完整展示了腦機(jī)協(xié)同演進(jìn)的過程,。

圖4.大腦-憶阻器解碼器協(xié)同演進(jìn)實(shí)驗(yàn):(a)腦電解碼準(zhǔn)確率(b)腦電任務(wù)相關(guān)特征的信噪比和(c)憶阻器解碼器的演變過程
該研究實(shí)現(xiàn)了生物大腦與神經(jīng)形態(tài)憶阻器類腦芯片的首次緊密交互與協(xié)同演進(jìn),,為人機(jī)混合智能開辟了新途徑。利用憶阻器的高能效存算一體與電導(dǎo)原位更新的特點(diǎn),,基于類腦芯片的自適應(yīng)腦電解碼在硬件效率和解碼準(zhǔn)確率上均取得了突破性進(jìn)展,,不僅適用于各類腦機(jī)接口系統(tǒng),還可拓展至神經(jīng)調(diào)控,、運(yùn)動康復(fù),、虛擬現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用領(lǐng)域。
相關(guān)研究成果以“基于憶阻器自適應(yīng)神經(jīng)形態(tài)解碼器的腦機(jī)接口”(A memristor-based adaptive neuromorphic decoder for brain-computer interfaces)為題,,于2月17日發(fā)表于《自然·電子學(xué)》(Nature Electronics),。
清華大學(xué)集成電路學(xué)院唐建石副教授、吳華強(qiáng)教授和天津大學(xué)腦機(jī)海河實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊許敏鵬教授,、明東教授為論文的共同通訊作者,清華大學(xué)集成電路學(xué)院博士畢業(yè)生劉正午(現(xiàn)為香港大學(xué)電機(jī)電子工程系研究助理教授)和天津大學(xué)博士生梅杰為共同第一作者,。合作者包括清華大學(xué)集成電路學(xué)院錢鶴教授,、高濱副教授、姚鵬副研究員,,天津大學(xué)腦機(jī)海河實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊王坤副教授,,香港大學(xué)電機(jī)電子工程系黃毅副教授,清華大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院洪波教授,,加州大學(xué)圣迭戈分校鐘子平教授等,。
研究得到科技部科技創(chuàng)新—2030“腦科學(xué)與類腦研究”重大項目、香港研究資助局主題研究計劃,、香港大學(xué)基礎(chǔ)研究種子基金,、天津市腦機(jī)交互與人機(jī)共融海河實(shí)驗(yàn)室、天津大學(xué)先進(jìn)醫(yī)用材料與醫(yī)療器械全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,、北京集成電路高精尖創(chuàng)新中心,、北京信息科學(xué)與技術(shù)國家研究中心,、科學(xué)探索獎等的支持。
論文鏈接:
https://www.nature.com/articles/s41928-025-01340-2
供稿:集成電路學(xué)院
編輯:李華山
封面圖設(shè)計:賀茂藤
審核:郭玲