这款基于忆阻器神经形态器件的无创演进脑机接口系统，成功揭示了脑电发展与解码器演化在脑机交互过程中的协同增强效应，实现了人脑对无人机的高效四自由度操控。2月17日，这一成果在最新一期《自然·电子》上刊发。

协同演进脑机接口框架。（联合研究团队供图）

脑机接口能实现大脑与机器直接信息交流，促进生物智能与机器智能融合，被公认为是新一代人机交互和人机混合智能的核心技术。如何通过脑机之间的信息交互实现“互学习”，进而促进脑机智能的协同演进，是突破脑机性能瓶颈的重点和难点。但目前脑机交互过程中大脑与机器的动态耦合机制尚未厘清，导致脑机之间的长时程互适应能力较弱，工作性能随时间显著下降。

天津大学与清华大学的联合研究团队针对这一难题，发现脑电信号的非平稳特性与任务脑电演变密切相关。基于此，他们创新性地提出了“双环路脑机协同演进框架”，并通过忆阻器神经形态器件加以实现。在“双环路”框架下，脑与机的学习环路相互协同，共同促进系统性能的提升。

（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）

实验结果显示，新方案相较于传统方案，解码速度大幅提升，能耗显著降低。更令人瞩目的是，在连续6小时的长时程交互实验中，系统性能不仅保持稳定，准确率还提升了约20%。这一成果无疑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表示，这项研究不仅实现了生物智能与机器智能的互适应、互学习，还为未来脑机接口系统的发展提供了重要的理论基础与技术支撑。他透露，团队计划将这一系统拓展至更多便携式或可穿戴设备中，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）

据了解，此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神经形态器件硬件设计及忆阻器算法设计部署。

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