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利用類腦器件高效處理神經(jīng)信號,構(gòu)建新型腦機接口

人工智能
近日,清華大學(xué)微納電子系、未來芯片技術(shù)高精尖創(chuàng)新中心的錢鶴、吳華強教授團隊與醫(yī)學(xué)院洪波教授團隊在《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、未來芯片技術(shù)高精尖創(chuàng)新中心的錢鶴、吳華強教授團隊與醫(yī)學(xué)院洪波教授團隊在《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接口,構(gòu)建了高效智能的腦電神經(jīng)信號處理系統(tǒng),演示了大腦癲癇狀態(tài)的識別,實現(xiàn)了93.46%的高準(zhǔn)確率,并將系統(tǒng)功耗降低了400多倍。這是兩個研究團隊學(xué)科交叉的最新研究成果。

利用類腦器件高效處理神經(jīng)信號,構(gòu)建新型腦機接口

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

近年來,腦機接口技術(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用化腦機接口的研發(fā)。腦機接口技術(shù)可以將大腦發(fā)出的動作或言語意圖翻譯為控制指令,從而幫助運動、語言障礙患者的康復(fù)治療。同時,腦機接口技術(shù)還可以用來監(jiān)測與癲癇、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,主流的腦機接口中的神經(jīng)信號分析模塊由硅CMOS電路構(gòu)成,但隨著腦機接口中的信號采集通道數(shù)的增加,系統(tǒng)面臨著功耗和延時等方面的巨大挑戰(zhàn),這是制約腦機接口技術(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)可以通過外加電壓激勵驅(qū)動離子遷移來調(diào)節(jié)。憶阻器的工作機理與人腦中的神經(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)計算可以突破傳統(tǒng)計算架構(gòu),在實現(xiàn)高并行度的同時顯著降低功耗,因此在腦機接口領(lǐng)域有著巨大的應(yīng)用潛力。

研究團隊受此啟發(fā),通過在腦機接口領(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接口,實驗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)信號分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)包含用于神經(jīng)信號高效預(yù)處理的憶阻器濾波器組和用于智能分類識別的憶阻器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。為了驗證該系統(tǒng)的可行性,研究團隊演示了癲癇相關(guān)的神經(jīng)信號濾波與分類,憶阻器系統(tǒng)最終實現(xiàn)了93.46%的大腦癲癇狀態(tài)識別準(zhǔn)確率,相較于傳統(tǒng)CMOS硬件,具有400倍以上的功耗優(yōu)勢。

利用類腦器件高效處理神經(jīng)信號,構(gòu)建新型腦機接口

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

利用類腦器件高效處理神經(jīng)信號,構(gòu)建新型腦機接口

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

該工作的主要創(chuàng)新之處包括:

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

(2)提出一種基于憶阻器陣列的新型腦機接口原型系統(tǒng),集成了作為神經(jīng)信號預(yù)處理單元的高階FIR濾波器組和作為信號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)信號的數(shù)據(jù)集(Bonn Epilepsy Dataset),對所構(gòu)建的神經(jīng)信號處理系統(tǒng)的功能進行了驗證,實現(xiàn)了93.46%的大腦癲癇狀態(tài)識別準(zhǔn)確率。評估表明,系統(tǒng)功耗相比傳統(tǒng)硬件具有兩個數(shù)量級以上的優(yōu)勢。

清華大學(xué)微納電子系吳華強教授、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。該研究得到了國家自然科學(xué)基金委、科技部重點研發(fā)計劃、北京信息科學(xué)與技術(shù)國家研究中心等支持。

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)錢鶴、吳華強團隊簡介

微納電子系錢鶴、吳華強教授團隊長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)計及架構(gòu)與算法等多層次實現(xiàn)創(chuàng)新突破,相關(guān)研究成果已在Nature、Nature Nanotechnology、Nature Electronics、Nature Communications、Advanced Materials 等頂級期刊以及IEDM、ISSCC、VLSI等領(lǐng)域內(nèi)頂級國際學(xué)術(shù)會議上發(fā)表。

錢鶴

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

吳華強

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

清華大學(xué)洪波團隊介紹

醫(yī)學(xué)院洪波團隊長期專注于微創(chuàng)腦機接口開發(fā)和人腦語言神經(jīng)機制研究。團隊與臨床神經(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,提出并實現(xiàn)了基于顱內(nèi)腦電的微創(chuàng)腦機接口技術(shù),在解析人腦語音語言編碼機制方面取得重要進展,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:這項研究最初是什么目的?或者說想法是怎么產(chǎn)生的?

A:我們團隊的研究工作主要是圍繞憶阻器開展,利用憶阻器存算一體的特點來高效地完成矩陣-向量乘法,從而實現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速。其中,憶阻器的工作機理是依賴電場驅(qū)動下氧離子遷移實現(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)元的工作機理很相似,這就啟發(fā)我們利用憶阻器通過類腦計算的方式來實現(xiàn)高效的神經(jīng)信號處理,將憶阻器作為連接生物神經(jīng)與電子系統(tǒng)的天然橋梁,因此我們這項研究就是嘗試?yán)脩涀杵鞯姆律匦詠順?gòu)建新型腦機接口,以期在功耗和速度等方面比傳統(tǒng)CMOS電路更有優(yōu)勢。

Q:研究過程中遇到哪些挑戰(zhàn)?

A:我們研究過程中遇到的最大挑戰(zhàn)之一是如何利用憶阻器陣列來實現(xiàn)高階的濾波器組,以得到足夠高精度的濾波結(jié)果用于后一級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類。這個挑戰(zhàn)包括如何用憶阻器直接處理以模擬形式輸入的信號,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)波動以及不同輸入電壓下電導(dǎo)不完全一致對計算結(jié)果產(chǎn)生的不良影響等具體問題。解決問題的過程中,我們團隊在基于憶阻器的存算一體研究方面積累的經(jīng)驗起到了關(guān)鍵的作用。

另外,腦機接口領(lǐng)域本身就是一個非?;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,同時也帶來了新的機遇。我們團隊和洪波老師團隊合作,充分利用對各自領(lǐng)域的理解和技術(shù)積累,解決了研究中因跨領(lǐng)域帶來的一系列問題。比如,在設(shè)計濾波器時,綜合考慮了識別癲癇的腦電頻段需求和器件規(guī)模對計算結(jié)果的影響;在設(shè)計憶阻器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型和規(guī)模時,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)或研究機構(gòu)可能從該成果中獲得幫助?

A:我們的研究為腦機接口構(gòu)建了高效的神經(jīng)信號分析系統(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;同時還可以作為探究大腦的工作機理的重要工具。我們提出用仿生的類腦計算器件來構(gòu)建基于憶阻器的腦機接口,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 來源: 今日頭條
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