Nature Electronics｜强强联手！天津大学与清华大学联合发表最新协同演进脑机接口成果

近日，天津大学脑机海河实验室团队与清华大学集成电路学院团队强强联手，联合研发了基于忆阻器神经形态芯片的新型非侵入式脑机接口系统，首次揭示了脑机交互过程中脑电发展与解码器演化的协同增强效应，成功实现了人脑对无人机的四自由度高效能操控。相关成果以A memristor-based adaptive neuromorphic decoder for brain–computer interfaces为题，于2025年2月17日在线发表在Nature Electronics(影响因子34.5)期刊上。

图1：协同演进脑机接口框架

脑机接口能够实现大脑与机器的直接信息交流，并促进生物智能与机器智能的融合，被公认为是新一代人机交互和人机混合智能的关键核心技术。然而，如何通过脑机之间的信息交互实现两者互学习，进而促进脑机智能的协同演进是当前脑机接口研究的重点亦难点。为此，研究团队首次在长时间尺度上研究非侵入式脑机协同演进的原理技术与工程实现。

图2 ：（a）脑-忆阻器芯片交互式更新框架;（b）基于忆阻器芯片脑电解码的实时脑控无人机飞行

脑机交互过程中大脑与机器的动态耦合机制不清楚，导致脑机之间的长时程互适应能力弱，造成其性能随时间下降严重。研究团队发现了脑电信号演变的非平稳特性不仅仅来源于传统观点认为的背景脑电变异，而且与闭环脑机交互引导下的任务脑电演变有关。基于此，首次提出并构建了双环路脑机协同演进框架并基于忆阻器神经形态芯片完成了脑机接口系统搭建。在双环路框架下，“机学习”环路中的忆阻器解码器通过适应脑电信号波动完成解码参数更新，“脑学习”环路中的任务相关脑电特征在“决策-反馈”循环的引导下不断正向演化。相关算法基于128Kb规模的忆阻器芯片实现了硬件化部署，将脑电信号的多步计算过程优化为单步计算。系统评估表明，相比于传统纯数字硬件方案，忆阻器芯片的归一化解码速度可提升2个数量级以上，能耗可降低3个数量级以下，高效支撑了四自由度脑控无人机任务目标的成功实现。在约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呈现动态变化，展现出了脑机协同演进的过程：初期以解码器自适应更新为主，随着时间推移，大脑贡献逐步增加，最终脑机接口性能不仅没有下降，还实现了约20%的准确率提升。

图3：（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

该研究首次提出了脑机协同演进概念，并基于忆阻器神经形态芯片完成了技术验证，通过长时程大脑与忆阻器芯片之间的信息交互初步实现了生物智能与机器智能的互适应、互学习，为未来实用型脑机接口系统提供了重要的理论基础与技术支撑，并为脑机融合智能的发展开辟了新的方向。
该研究由天津大学与清华大学团队合作开展，天津大学脑机海河实验室团队完成协同演进脑机接口软件系统设计与范式算法实现，清华大学集成电路学院团队完成协同演进忆阻器脑机接口硬件系统设计及忆阻器算法设计部署。清华大学博士毕业生（现为香港大学研究助理教授）刘正午、天津大学博士研究生梅杰为共同第一作者，天津大学许敏鹏教授、明东教授与清华大学唐建石副教授、吴华强教授为共同通信作者。相关工作得到了科技部科技创新—2030“脑科学与类脑研究”重大项目、国家杰出青年科学基金、国家优秀青年科学基金、香港研究资助局主题研究计划、香港大学基础研究种子基金、天津市脑机交互与人机共融海河实验室、先进医用材料与医疗器械全国重点实验室、北京集成电路高精尖创新中心、北京信息科学与技术国家研究中心、科学探索奖等支持。