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利用類(lèi)腦器件高效處理神經(jīng)信號(hào),構(gòu)建新型腦機(jī)接口

人工智能
近日,清華大學(xué)微納電子系、未來(lái)芯片技術(shù)高精尖創(chuàng)新中心的錢(qián)鶴、吳華強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)與醫(yī)學(xué)院洪波教授團(tuán)隊(duì)在《自然•通訊》(Nature Communications)在線合作發(fā)表了題為“Neural signal analysis with memristor arrays towards high-efficiency brain–machine interfaces”的研究論文。

 近日,清華大學(xué)微納電子系、未來(lái)芯片技術(shù)高精尖創(chuàng)新中心的錢(qián)鶴吳華強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)與醫(yī)學(xué)院洪波教授團(tuán)隊(duì)在《自然•通訊》(Nature Communications)在線合作發(fā)表了題為“Neural signal analysis with memristor arrays towards high-efficiency brain–machine interfaces”的研究論文,利用憶阻器的仿生與存算一體特性,提出了基于憶阻器陣列的新型腦機(jī)接口,構(gòu)建了高效智能的腦電神經(jīng)信號(hào)處理系統(tǒng),演示了大腦癲癇狀態(tài)的識(shí)別,實(shí)現(xiàn)了93.46%的高準(zhǔn)確率,并將系統(tǒng)功耗降低了400多倍。這是兩個(gè)研究團(tuán)隊(duì)學(xué)科交叉的最新研究成果。

利用類(lèi)腦器件高效處理神經(jīng)信號(hào),構(gòu)建新型腦機(jī)接口

圖1. 基于憶阻器陣列神經(jīng)信號(hào)分析系統(tǒng)的新型腦機(jī)接口

近年來(lái),腦機(jī)接口技術(shù)作為信息科學(xué)與神經(jīng)科學(xué)等多學(xué)科交叉融合的前沿領(lǐng)域,在康復(fù)醫(yī)學(xué)、醫(yī)療電子等領(lǐng)域得到了廣泛關(guān)注與應(yīng)用, Neuralink、BrainCo、Neuracle等公司都積極投入實(shí)用化腦機(jī)接口的研發(fā)。腦機(jī)接口技術(shù)可以將大腦發(fā)出的動(dòng)作或言語(yǔ)意圖翻譯為控制指令,從而幫助運(yùn)動(dòng)、語(yǔ)言障礙患者的康復(fù)治療。同時(shí),腦機(jī)接口技術(shù)還可以用來(lái)監(jiān)測(cè)與癲癇、阿爾茲海默癥和帕金森病等神經(jīng)退行性疾病相關(guān)的腦狀態(tài),為治療這些疾病提供新的治療方案。目前,主流的腦機(jī)接口中的神經(jīng)信號(hào)分析模塊由硅CMOS電路構(gòu)成,但隨著腦機(jī)接口中的信號(hào)采集通道數(shù)的增加,系統(tǒng)面臨著功耗和延時(shí)等方面的巨大挑戰(zhàn),這是制約腦機(jī)接口技術(shù)在植入式或便攜式醫(yī)療系統(tǒng)中應(yīng)用的重要瓶頸之一。

憶阻器是一種新型信息處理器件,其電導(dǎo)狀態(tài)可以通過(guò)外加電壓激勵(lì)驅(qū)動(dòng)離子遷移來(lái)調(diào)節(jié)。憶阻器的工作機(jī)理與人腦中的神經(jīng)突觸、神經(jīng)元等具有一定的相似性,基于憶阻器的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算可以突破傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu),在實(shí)現(xiàn)高并行度的同時(shí)顯著降低功耗,因此在腦機(jī)接口領(lǐng)域有著巨大的應(yīng)用潛力。

研究團(tuán)隊(duì)受此啟發(fā),通過(guò)在腦機(jī)接口領(lǐng)域兩年多的交叉學(xué)科緊密合作,提出了基于憶阻器陣列的新型腦機(jī)接口,實(shí)驗(yàn)制備了具有模擬阻變特性的憶阻器陣列,并構(gòu)建了基于憶阻器的神經(jīng)信號(hào)分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)包含用于神經(jīng)信號(hào)高效預(yù)處理的憶阻器濾波器組和用于智能分類(lèi)識(shí)別的憶阻器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。為了驗(yàn)證該系統(tǒng)的可行性,研究團(tuán)隊(duì)演示了癲癇相關(guān)的神經(jīng)信號(hào)濾波與分類(lèi),憶阻器系統(tǒng)最終實(shí)現(xiàn)了93.46%的大腦癲癇狀態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確率,相較于傳統(tǒng)CMOS硬件,具有400倍以上的功耗優(yōu)勢(shì)。

利用類(lèi)腦器件高效處理神經(jīng)信號(hào),構(gòu)建新型腦機(jī)接口

圖2. 用憶阻器神經(jīng)信號(hào)分析系統(tǒng)來(lái)處理和識(shí)別癲癇相關(guān)的大腦狀態(tài)

利用類(lèi)腦器件高效處理神經(jīng)信號(hào),構(gòu)建新型腦機(jī)接口

圖3. 憶阻器陣列濾波結(jié)果示例與網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確率和功耗的對(duì)比

該工作的主要?jiǎng)?chuàng)新之處包括:

(1)受大腦中高并行的模擬神經(jīng)信號(hào)處理方式的啟發(fā),利用憶阻器的仿生特性首次高效實(shí)現(xiàn)了高階FIR濾波器組,作為一個(gè)通用的神經(jīng)信號(hào)處理單元。

(2)提出一種基于憶阻器陣列的新型腦機(jī)接口原型系統(tǒng),集成了作為神經(jīng)信號(hào)預(yù)處理單元的高階FIR濾波器組和作為信號(hào)解碼器單元的憶阻器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

(3)使用預(yù)記錄的癲癇相關(guān)神經(jīng)信號(hào)的數(shù)據(jù)集(Bonn Epilepsy Dataset),對(duì)所構(gòu)建的神經(jīng)信號(hào)處理系統(tǒng)的功能進(jìn)行了驗(yàn)證,實(shí)現(xiàn)了93.46%的大腦癲癇狀態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確率。評(píng)估表明,系統(tǒng)功耗相比傳統(tǒng)硬件具有兩個(gè)數(shù)量級(jí)以上的優(yōu)勢(shì)。

清華大學(xué)微納電子系吳華強(qiáng)教授、唐建石助理教授和醫(yī)學(xué)院洪波教授是本論文的共同通訊作者,清華大學(xué)微納電子系博士生劉正午為論文的第一作者,論文合作者包括微納電子系博士生周穎、醫(yī)學(xué)院博士生劉定坤等人。該研究得到了國(guó)家自然科學(xué)基金委、科技部重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、北京信息科學(xué)與技術(shù)國(guó)家研究中心等支持。

Neural signal analysis with memristor arrays towards high-efficiency brain–machine interfaces

Zhengwu Liu, Jianshi Tang, Bin Gao, Peng Yao, Xinyi Li, Dingkun Liu, Ying Zhou, He Qian, Bo Hong, Huaqiang Wu

Nat. Commun., 202011, 4234, DOI: 10.1038/s41467-020-18105-4

清華大學(xué)錢(qián)鶴、吳華強(qiáng)團(tuán)隊(duì)簡(jiǎn)介

微納電子系錢(qián)鶴、吳華強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期致力于基于憶阻器的存算一體芯片技術(shù)研究,從器件性能優(yōu)化、工藝集成、電路設(shè)計(jì)及架構(gòu)與算法等多層次實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新突破,相關(guān)研究成果已在Nature、Nature Nanotechnology、Nature Electronics、Nature Communications、Advanced Materials 等頂級(jí)期刊以及IEDM、ISSCC、VLSI等領(lǐng)域內(nèi)頂級(jí)國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表。

錢(qián)鶴

https://www.x-mol.com/university/faculty/243659

吳華強(qiáng)

https://www.x-mol.com/university/faculty/243676

清華大學(xué)洪波團(tuán)隊(duì)介紹

醫(yī)學(xué)院洪波團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期專(zhuān)注于微創(chuàng)腦機(jī)接口開(kāi)發(fā)和人腦語(yǔ)言神經(jīng)機(jī)制研究。團(tuán)隊(duì)與臨床神經(jīng)外科、微電子、材料等學(xué)科合作,發(fā)展了人腦功能定位與腦網(wǎng)絡(luò)分析新方法,提出并實(shí)現(xiàn)了基于顱內(nèi)腦電的微創(chuàng)腦機(jī)接口技術(shù),在解析人腦語(yǔ)音語(yǔ)言編碼機(jī)制方面取得重要進(jìn)展,相關(guān)研究成果在Nature Neuroscience, PNAS, Nature Communications 等期刊上發(fā)表。

https://www.x-mol.com/university/faculty/60613

科研思路分析

Q:這項(xiàng)研究最初是什么目的?或者說(shuō)想法是怎么產(chǎn)生的?

A:我們團(tuán)隊(duì)的研究工作主要是圍繞憶阻器開(kāi)展,利用憶阻器存算一體的特點(diǎn)來(lái)高效地完成矩陣-向量乘法,從而實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速。其中,憶阻器的工作機(jī)理是依賴電場(chǎng)驅(qū)動(dòng)下氧離子遷移實(shí)現(xiàn)阻值調(diào)控,這與生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的突觸和神經(jīng)元的工作機(jī)理很相似,這就啟發(fā)我們利用憶阻器通過(guò)類(lèi)腦計(jì)算的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)高效的神經(jīng)信號(hào)處理,將憶阻器作為連接生物神經(jīng)與電子系統(tǒng)的天然橋梁,因此我們這項(xiàng)研究就是嘗試?yán)脩涀杵鞯姆律匦詠?lái)構(gòu)建新型腦機(jī)接口,以期在功耗和速度等方面比傳統(tǒng)CMOS電路更有優(yōu)勢(shì)。

Q:研究過(guò)程中遇到哪些挑戰(zhàn)?

A:我們研究過(guò)程中遇到的最大挑戰(zhàn)之一是如何利用憶阻器陣列來(lái)實(shí)現(xiàn)高階的濾波器組,以得到足夠高精度的濾波結(jié)果用于后一級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)。這個(gè)挑戰(zhàn)包括如何用憶阻器直接處理以模擬形式輸入的信號(hào),如何將濾波器系數(shù)高精度地映射為憶阻器電導(dǎo)值,如何克服器件電導(dǎo)波動(dòng)以及不同輸入電壓下電導(dǎo)不完全一致對(duì)計(jì)算結(jié)果產(chǎn)生的不良影響等具體問(wèn)題。解決問(wèn)題的過(guò)程中,我們團(tuán)隊(duì)在基于憶阻器的存算一體研究方面積累的經(jīng)驗(yàn)起到了關(guān)鍵的作用。

另外,腦機(jī)接口領(lǐng)域本身就是一個(gè)非?;钴S的交叉學(xué)科領(lǐng)域,作為一種新器件,憶阻器的引入一定程度上增加了研究的難度,同時(shí)也帶來(lái)了新的機(jī)遇。我們團(tuán)隊(duì)和洪波老師團(tuán)隊(duì)合作,充分利用對(duì)各自領(lǐng)域的理解和技術(shù)積累,解決了研究中因跨領(lǐng)域帶來(lái)的一系列問(wèn)題。比如,在設(shè)計(jì)濾波器時(shí),綜合考慮了識(shí)別癲癇的腦電頻段需求和器件規(guī)模對(duì)計(jì)算結(jié)果的影響;在設(shè)計(jì)憶阻器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型和規(guī)模時(shí),研究了不同癲癇生物標(biāo)志物選擇的影響等。

Q:該研究成果可能有哪些重要的應(yīng)用?哪些領(lǐng)域的企業(yè)或研究機(jī)構(gòu)可能從該成果中獲得幫助?

A:我們的研究為腦機(jī)接口構(gòu)建了高效的神經(jīng)信號(hào)分析系統(tǒng),可以用于幫助治療某些神經(jīng)系統(tǒng)的疾病,比如癲癇、帕金森病等;同時(shí)還可以作為探究大腦的工作機(jī)理的重要工具。我們提出用仿生的類(lèi)腦計(jì)算器件來(lái)構(gòu)建基于憶阻器的腦機(jī)接口,可以為醫(yī)療電子、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域提供新的研究思路。

 

責(zé)任編輯:張燕妮 來(lái)源: 今日頭條
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