移動(dòng)端


當(dāng)前位置：興旺寶>資訊首頁(yè)> 技術(shù)前沿
閱讀排行 更多
企業(yè)直播 更多
推薦展會(huì) 更多

清華大學(xué)集成電路學(xué)院團(tuán)隊(duì)合作研發(fā)基于憶阻器類(lèi)腦計(jì)算芯片的協(xié)同演進(jìn)腦機(jī)接口

2025-02-22 08:48:34來(lái)源：清華大學(xué) 閱讀量：15434 評(píng)論

分享：

　　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(gè)復(fù)雜的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，腦電信號(hào)存在很強(qiáng)的變異性，導(dǎo)致解碼器性能難以長(zhǎng)期維持穩(wěn)定；同時(shí)，隨著應(yīng)用場(chǎng)景擴(kuò)展，腦電信號(hào)采集的通道數(shù)急劇增長(zhǎng)，解碼算法也變得更加復(fù)雜，為腦電高效實(shí)時(shí)處理帶來(lái)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(duì)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(lèi)腦計(jì)算芯片的新型腦機(jī)接口解決方案。團(tuán)隊(duì)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(zhǎng)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(jué)誘發(fā)電位(SSVEP)腦電意圖信號(hào)的三步解碼過(guò)程(信號(hào)濾波預(yù)處理、任務(wù)相關(guān)分量特征提取、模板匹配分類(lèi))整合為單一步驟，將計(jì)算復(fù)雜度降低6.5倍，同時(shí)減少了憶阻器非理想特性對(duì)計(jì)算精度的影響。在四自由度實(shí)時(shí)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(jì)算相當(dāng)?shù)慕獯a準(zhǔn)確率(85.17%)。計(jì)算評(píng)估顯示，憶阻器芯片解碼的能耗比傳統(tǒng)CPU降低了三個(gè)數(shù)量級(jí)，歸一化處理速度提升了兩個(gè)數(shù)量級(jí)。
 
圖3.基于憶阻器芯片腦電解碼的實(shí)時(shí)腦控?zé)o人機(jī)飛行
 
　　團(tuán)隊(duì)開(kāi)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(duì)憶阻器解碼結(jié)果的反饋信號(hào)，在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中動(dòng)態(tài)累計(jì)新樣本用來(lái)更新憶阻器解碼器，使其能夠與動(dòng)態(tài)變化的腦信號(hào)協(xié)同演進(jìn)、相互適應(yīng)。在十名被試參與且平均長(zhǎng)達(dá)六小時(shí)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(dòng)態(tài)變化：初期主要依靠解碼器的自適應(yīng)更新，隨著時(shí)間推移，大腦的貢獻(xiàn)逐漸增加，最終達(dá)到兩者的動(dòng)態(tài)平衡，完整展示了腦機(jī)協(xié)同演進(jìn)的過(guò)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(guò)程
 
　　該研究實(shí)現(xiàn)了生物大腦與神經(jīng)形態(tài)憶阻器類(lèi)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(kāi)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(lèi)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(lèi)腦機(jī)接口系統(tǒng)，還可拓展至神經(jīng)調(diào)控、運(yùn)動(dòng)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(duì)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(qián)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(duì)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(lèi)腦研究”重大項(xiàng)目、香港研究資助局主題研究計(jì)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(guó)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(guó)家研究中心、科學(xué)探索獎(jiǎng)等的支持。
版權(quán)與免責(zé)聲明：1.凡本網(wǎng)注明“來(lái)源：興旺寶裝備總站”的所有作品，均為浙江興旺寶明通網(wǎng)絡(luò)有限公司-興旺寶合法擁有版權(quán)或有權(quán)使用的作品，未經(jīng)本網(wǎng)授權(quán)不得轉(zhuǎn)載、摘編或利用其它方式使用上述作品。已經(jīng)本網(wǎng)授權(quán)使用作品的，應(yīng)在授權(quán)范圍內(nèi)使用，并注明“來(lái)源：興旺寶裝備總站”。違反上述聲明者，本網(wǎng)將追究其相關(guān)法律責(zé)任。 2.本網(wǎng)轉(zhuǎn)載并注明自其它來(lái)源（非興旺寶裝備總站）的作品，目的在于傳遞更多信息，并不代表本網(wǎng)贊同其觀點(diǎn)或和對(duì)其真實(shí)性負(fù)責(zé)，不承擔(dān)此類(lèi)作品侵權(quán)行為的直接責(zé)任及連帶責(zé)任。其他媒體、網(wǎng)站或個(gè)人從本網(wǎng)轉(zhuǎn)載時(shí)，必須保留本網(wǎng)注明的作品第一來(lái)源，并自負(fù)版權(quán)等法律責(zé)任。 3.如涉及作品內(nèi)容、版權(quán)等問(wèn)題，請(qǐng)?jiān)谧髌钒l(fā)表之日起一周內(nèi)與本網(wǎng)聯(lián)系，否則視為放棄相關(guān)權(quán)利。
我來(lái)評(píng)論

昵稱(chēng) 驗(yàn)證碼

文明上網(wǎng)，理性發(fā)言。（您還可以輸入200個(gè)字符)

所有評(píng)論僅代表網(wǎng)友意見(jiàn)，與本站立場(chǎng)無(wú)關(guān)

    相關(guān)新聞