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用于教育和研究的脑机接口
2023 年初，埃隆·马斯克的 Neuralink 宣布，他们将在获得医院机构审查委员会的批准后开始招募参与者。这项批准意味着 Neuralink 可以进行实验性脑植入，“让人们能够仅用自己的思想来控制计算机光标或键盘”（Neuralink，2023 年）。 2024 年 1 月，Neuralink 在参与者的大脑中植入了一块芯片。 Neuralink 的第一位患者达到了一个重要的里程碑，进展仍在继续。据报道，这位 29 岁的年轻人在车祸中瘫痪，但他可以仅凭自己的想法玩电子游戏并在 X 上发布消息（路透社，2024 年）。 Neuralink首次人体临床试验的批准受到了媒体的广泛关注。在本白皮书中，我们将简要讨论脑机接口 (BCI) 的背景和最新发展、当前和潜在的应用领域以及对教育和研究的可能影响。我们将讨论有关 BCI 的道德考虑，但我们的讨论不会深入探讨这一方面。我们通过案头研究和对三位专家的采访收集了以下见解：
智能神经接口和传感系统
3瓦济港科学技术大学，武汉，中国的癫痫发作检测处理器已提议使用机器学习来检测患者的癫痫发作，以提高或刺激目的[1-4]。现有设计可以实现高精度，当可用于培训的大量癫痫发作数据。然而，与收集非赛式数据的收集不同，癫痫发作数据的收集要求患者需要进行时间耗时且昂贵的住院治疗，这在实践中很难。为了解决这个问题，[5]提出了一个零射击癫痫发作检测处理器，在没有患者进行重新训练的情况下达到了相对较高的精度（此处的零照片意味着零癫痫发作数据[5]）。取而代之的是，只需要从患者的2分钟的非Seizure数据来校准用在公共癫痫发作数据集中预先训练的神经网络（NN）提取的聚类特征。尽管这解决了上述问题，但该设计的准确性（敏感性为90.3％＆特定的93.6％）仍然有限用于实际使用，并且能源消耗很大，用于可穿戴的EEG监测设备，例如其他使用NN的癫痫发作检测处理器，如图在这项工作中，我们提出了一个零射的癫痫发作检测处理器，不需要患者的癫痫发作数据以进行[5]中的癫痫发作，但准确性和能量效率更高。图33.1.1显示了所提出的癫痫发作检测处理器的整体体系结构。33.1.2。提取了四个手动特征，包括三个EEG光谱带功率和线长度。它具有两个主要特征：1）杂交驱动的自适应加工体系结构，其片上学习不需要患者的癫痫发作数据即可获得超低的能耗和高精度，以及2）一种基于学习的自适应渠道选择技术，以进一步降低能源消耗，同时保持高精度。It mainly consists of a multi-feature extraction engine (MFEE), a hybrid-feature-driven adaptive processing engine (HAPE), a reconfigurable on-chip learning engine (ROLE), a learning-based channel selection module (LCSM), a data buffer for storing the input data from multiple EEG channels, and a data interface for parameter loading including the NN instructions and weights.一些最新的癫痫发作检测处理器采用基于手动特征提取的分类，以较低的复杂性和更强大的患者性能，而其他人则使用基于端到端的NN基于NN的分类，以提高精确度，以较少的功能工程工作。在这项工作中，我们提出了基于片上学习和自适应处理的基于混合特征的癫痫发作检测处理，以利用两者的优势，如图NN特征提取由深度转换组成，并具有扩张的Cons和Pointwisce Conv。手动功能和NN功能首先通过两个完全连接（FC）层（即FC1_1和FC1_2）投影。33.1.2），然后融合为混合特征，以馈入FC2_2进行分类。对于基于片上学习的混合功能，不需要患者的癫痫发作数据。与[5]中一样，NN使用常用的公共数据集（CHB-MIT）进行预训练。对于片上学习，来自患者的1分钟的非Seizure数据和来自公共数据集的1分钟癫痫发作数据被混合为学习数据集。为了降低能量，仅重新训练了杂交分类层和投影层。图33.1.2显示了包含两个阶段的片上学习处理流。基于混合功能NN，我们提出了一个混合驱动的自适应处理体系结构。添加了另一个FC层（FC2_1）以对手动功能进行分类。最初，仅激活手动功能分类，而混合特征分类和NN特征提取被停用。如果Fc2_1的分类结果是非seizure，则分类终止。否则，NN特征提取和混合特征分类被激活以进行进一步的分类。这种显着的同时降低了能源消耗，同时保持高精度，因为与癫痫发作相比，非赛式事件通常是主要的。为了减少由于手动特征分类的分类误差而导致的准确性损失，在培训期间将实现偏差，以将输入分类为癫痫发作以进行进一步分类。图33.1.3用混合驱动的自适应处理流量显示了HAPE和MFEE的硬件体系结构。HAPE合并了16个用于NN计算的多精制MAC单位。在计算过程中，激活数据根据其值将激活数据动态分为4B或8B，对于4B数据，高4B乘法器被禁用以节能。MFEE将4个功能计算器通过16通道脑电图通过时间多路复用重复使用。在混合驱动的自适应处理控制器的控制下，NN计算是自适应的
基于物联网的远程和监视太阳能-IJRPR
脑部计算机界面（BCIS）代表了人类计算机相互作用领域的开创性进步，弥合了人脑和外部设备之间的差距。使用BCIS，个人可以直接通过思想直接控制计算机，假肢和其他设备，从而绕过传统的输入方法，例如键盘或触摸屏。这种范式转变具有增强严重运动障碍者生活质量的巨大潜力，使他们能够交流，与环境互动并恢复独立感。BCI的概念源自神经科学，信号处理和机器学习方面的开创性研究。通过解码大脑生成的神经信号，BCIS将用户的意图转化为外部设备的可行命令。侵入性BCI的早期发展涉及将电极直接植入大脑，从而实现精确的神经记录和刺激。侵入性BCI提供高空间和时间分辨率，但它们构成了严重的手术风险，并且长期可用性受到限制。信号处理算法和机器学习技术的最新进步显着改善了非侵入性BCI的性能，为现实世界应用开辟了新的可能性。
用于可植入脑机接口的脉冲神经网络解码器及其在 RISC-V 微控制器上的稀疏感知部署
摘要 — 可植入脑机接口 (BMI) 在运动康复和移动性增强方面大有可为，它们需要准确且节能的算法。在本文中，我们提出了一种用于可植入 BMI 的回归任务的新型脉冲神经网络 (SNN) 解码器。SNN 通过增强的时空反向传播进行训练，以充分利用其处理时间问题的能力。所提出的 SNN 解码器在离线手指速度解码任务中的表现优于最先进的卡尔曼滤波器和人工神经网络 (ANN) 解码器。解码器部署在基于 RISC-V 的硬件平台上，并经过优化以利用稀疏性。所提出的实现在占空比模式下的平均功耗为 0.50mW。在进行无占空比的连续推理时，它实现了每次推理 1.88 µ J 的能效，比基线 ANN 低 5.5 倍。此外，每次推理的平均解码延迟为 0.12 毫秒，比 ANN 实现快 5.7 倍。
利用原位冷冻低温电子显微镜在活性电化学界面上绘制离子耗竭微环境
摘要：界面结构和化学演变是电池和其他电化学系统安全性、能量密度和寿命的基础。在锂电沉积过程中，可能会出现局部非平衡条件，从而促进异质锂形态的形成，但直接研究这些条件具有挑战性，尤其是在纳米尺度上。在这里，我们绘制了锂电沉积过程中活性铜/电解质界面的化学微环境，并展示了一种新方法——原位冷冻低温电子显微镜 (cryo-EM)，用于锁定纽扣电池中出现的结构。我们发现局部离子耗竭与锂晶须有关，但与平面锂无关，我们假设耗竭源于根部生长的晶须在生长界面消耗离子，同时限制离子通过局部电解质的传输。这可能导致危险的锂形态传播，即使在浓电解质中也是如此，因为离子耗竭有利于树枝状晶体的生长。因此，原位冷冻冷冻电镜可以揭示活性电化学界面处的局部微环境，从而能够直接研究能源设备运行过程中出现的特定地点的非平衡条件。
脑机接口 (BCI) 存储库 - 用例 2
智能环境、医疗健康、教育、工业控制、游戏等，未来该技术将在更多领域带来新的变革和发展，因此，为确保BCI技术能更好地造福人类，需要对该技术开展标准化研究工作，主要针对BCI技术、伦理、安全等标准化工作。b.印度标准局（BIS）技术委员会LITD 37“脑机接口技术”
机器视觉系统摄像头界面
处理器接收到的触发数据的延迟包括触发潜伏期的触发器以及其他几个因素。这些因素之一是曝光时间。在固定曝光时间的视觉系统中，暴露时间不会影响触发触发图像的确定性。在相机曝光时间变化的相当罕见的情况下，曝光的可变性增加了传递图像的延迟变化。图像数据传输时间也是一个主要因素。在许多现有标准中，交货时间有一些差异。数据包上空间接增加了触发器，以达到图像已交付的延迟。如果接口协议包括握手和重传，则延迟可能会变化得多。最后，如果系统设计包括将多个设备联网到一个通用端口，则延迟不确定性会大大增长。
脑机接口：人脑与人脑之间沟通的未来
本文全面回顾了脑机接口 (BCI) 的研究现状及其潜在应用。本研究的目的是从各种来源收集信息，包括期刊文章、会议论文和书籍，以分析 BCI 的进步和局限性。使用 PubMed、IEEE Xplore 和 Google Scholar 等数据库进行了系统的文献综述，并使用与 BCI 及其应用相关的特定关键词。对选定的研究进行了彻底分析，以确定共同的主题、方法和关键发现。本综述的主要贡献包括概述不同类型的 BCI、它们在医学、娱乐和教育等领域的应用，以及 BCI 技术面临的挑战和局限性。研究结果强调了 BCI 在恢复运动功能、改善各种疾病患者的生活质量以及增强人机互动方面的潜力。此外，本综述还确定了未来的研究方向，包括信号处理改进、探索混合和多模式方法、进行长期现实世界研究、解决道德问题以及优先考虑以用户为中心的设计。对现有文献的全面分析为 BCI 领域的研究人员和从业者提供了宝贵的见解，并为这一快速发展的领域的未来发展奠定了基础。
计算机接口 (BCI)
近年来，神经科学领域的科学发现与人工智能领域的发展相结合，导致了一系列神经技术的发展。神经成像系统、神经刺激器和脑机接口 (BCI) 的进步正在带来增强、控制和“阅读”大脑的新方法。此外，尽管 BCI 最初是在医学领域开发和使用的，但现在它们越来越多地应用于其他领域（娱乐、营销、教育、国防工业）。我们按照系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 指南进行了文献综述，以提供有关使用 BCI 的伦理问题的背景信息。从所审查研究的主题数据分析中得出的伦理问题包括围绕人类尊严、人格和自主权、用户安全、耻辱和歧视、隐私和安全、责任、研究伦理和社会正义（包括获得这项技术）的问题。本文试图解决这些问题的各个方面。我们发现了许多不同的伦理问题，这些问题大部分与先前研究的结果一致。然而，我们发现了两个细微差别，它们与 BCI 相关的伦理问题实证研究以及 BCI 对国际关系的影响有关。本文还强调了所有利益相关者合作的必要性，以确保这项技术的伦理开发和使用，并提出了几项建议。生物伦理学原则提供了一个初步的指导框架，但在当前的人工智能领域，该框架应该进行修订，以应对 BCI 开发和使用带来的挑战。
通过迁移学习和可穿戴脑电图技术提高脑机接口的性能、校准时间和效率
摘要 — 脑机接口 (BMI) 已成为辅助技术的变革力量，通过实现设备控制和促进功能恢复，为运动障碍患者提供了帮助。然而，持续存在的会话间差异性挑战带来了重大障碍，每次使用时都需要耗时的校准。除此之外，当前设备的低舒适度进一步限制了它们的使用。为了应对这些挑战，我们提出了一种综合解决方案，将基于 CNN 的微型迁移学习 (TL) 方法与舒适的可穿戴 EEG 头带相结合。这种新型可穿戴 EEG 设备在头带上放置了柔软的干电极，并能够进行机载处理。我们获取了多个会话的运动 EEG 数据，并使用 TL 实现了高达 96% 的会话间准确度，大大缩短了校准时间并提高了可用性。通过每 100 毫秒在边缘执行一次推理，该系统估计可实现 30 小时的电池寿命。舒适的 BMI 设置配有微型 CNN 和 TL，为未来的设备持续学习铺平了道路，这对于解决会话间差异和提高可用性至关重要。索引术语 — 脑机接口、EEG、可穿戴医疗保健、可穿戴 EEG、深度学习、迁移学习