中國電子元件行業(yè)協(xié)會(huì )
China Electronic Components Association
由香港大學(xué)（港大）工程學(xué)院電機電子工程系黃毅教授與劉正午博士領(lǐng)導的研究團隊與清華大學(xué)和天津大學(xué)團隊合作，在基于憶阻器的腦機接口（BCIs）研究領(lǐng)域取得重大突破。研究團隊開(kāi)發(fā)了一種創(chuàng )新的高效能自適應神經(jīng)形態(tài)解碼系統，并可與不斷變化的腦信號同步進(jìn)化。相關(guān)研究成果已于國際學(xué)術(shù)期刊Nature Electronics發(fā)表。
腦機接口是一種技術(shù)系統，能夠在大腦與計算機或其他外部設備之間建立直接通訊通道，使個(gè)體無(wú)需依賴(lài)傳統的肌肉運動(dòng)或神經(jīng)系統，僅憑大腦活動(dòng)即可控外部設備或應用程序。此技術(shù)的應用范圍廣泛，從輔助科技到神經(jīng)康復等領(lǐng)域皆有顯著(zhù)潛力。然而，傳統腦機接口仍面臨各種挑戰。黃教授和劉博士表示：“大腦是一個(gè)復雜的動(dòng)態(tài)系統，信號持續演變和波動(dòng)令腦機接口難以長(cháng)期維持穩定。此外，隨著(zhù)腦機連接變得日益復雜，傳統計算架構難以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)處理的需求?！?/p>
研究團隊針對上述技術(shù)限制，成功研發(fā)出一款自動(dòng)適應腦信號解碼器的128K單元憶阻器芯片。通過(guò)硬件高效的單步憶阻器解碼策略，在保持高精度解碼性能的情況下，顯著(zhù)地降低了計算復雜度。港大電機電子工程系研究助理教授劉正午博士是這項突破性研究的共同第一作者。
在實(shí)際測試中，該系統在四自由度無(wú)人機飛行控制任務(wù)中展現了卓越的性能，表現令人印象深刻，并成功實(shí)現了85.17%的解碼準確率（與基于軟件的方法相當）。此外，其能耗比傳統CPU系統降低了1,643倍，而歸一化速度更提高了216倍。
此外，研究人員開(kāi)發(fā)了一種交互式更新框架，能使憶阻器解碼器和腦信號自然地相互適應與協(xié)同演進(jìn)。在一項為時(shí)六小時(shí)、包含十名參與者的實(shí)驗中，該框架的效能得到了驗證。實(shí)驗結果顯示，與缺乏協(xié)同演進(jìn)能力的系統相比，該框架解碼準確率提高了約20%。
劉博士解釋說(shuō)：“我們在優(yōu)化計算模型和誤差緩解技術(shù)方面的創(chuàng )新，對確保憶阻器技術(shù)能在實(shí)際應用中實(shí)現理論優(yōu)勢至關(guān)重要。我們共同開(kāi)發(fā)的單步解碼方法明顯地降低了計算復雜度和硬件成本，使技術(shù)可更廣泛地應用于各領(lǐng)域?！?/p>
黃教授指出：“更重要的是，我們設計的交互式更新框架實(shí)現了憶阻器解碼器與腦信號的協(xié)同演進(jìn)，解決了傳統腦機接口長(cháng)期維持穩定的難題。這種共同演化機制令系統能夠適應腦信號隨時(shí)間的自然變化，大大提高長(cháng)期使用時(shí)的解碼穩定性和準確度?！?/p>
研究團隊現已與港大李嘉誠醫學(xué)院及瑪麗醫院建立全新合作關(guān)系，聯(lián)合開(kāi)發(fā)用于癲癇數據分析的多模態(tài)大型語(yǔ)言模型。黃教授和劉博士表示：“這項合作旨在將我們在腦信號處理方面的工作擴展到癲癇診斷及治療的領(lǐng)域，通過(guò)結合先進(jìn)算法和神經(jīng)形態(tài)計算等方面的專(zhuān)業(yè)知識及臨床數據，我們希望開(kāi)發(fā)出更準確和高效率的模型來(lái)幫助病人?！?/p>
團隊相信，此項研究標志著(zhù)以人為中心的混合智能領(lǐng)域取得了重大突破。通過(guò)融合生物大腦與神經(jīng)形態(tài)計算系統，該技術(shù)為醫療應用、康復技術(shù)以及人機交互開(kāi)辟了新的可能性。
