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很多人对脑机接口技术的了解，可能源于《黑客帝国》电影，这部20年多前的电影讲述了人类世界被一个名为“矩阵”的计算机人工智能系统控制着，而通过脑机接口人与机器进行交流。

其实，一直以来，科学家对于大脑的研究都表现出了极大的热情和兴趣。早在上世纪70年代，美国加州大学洛杉矶分校科研人员就启动了一个脑机接口的项目。

目前，脑机接口可以分为无创和有创两种。无创部分不仅可以捕捉我们的脑信号，还可以通过对我们的手、腿以及肌肉释放出来的信号进行解读，实际上，我们每一个动作都是在大脑的指令下完成的，都可以从相应的脑电波中得到解读。

而有创的脑机接口，虽然难度和风险更大，但它的优势也是明显的，那就是精准。对于那些有肢体残缺的人，设备越精准，他们释放的信号越能被理解。比如，马斯克先在猪的大脑里植入芯片，就是为了下一步在人脑中做有创植入进行准备。


| 解读人脑活动，现有脑机接口技术能否做到？

脑机接口是在人脑与计算机或其它电子设备之间建立的直接交流和控制通道，也就是让人脑和电脑之间产生交互。

自从计算机发明不久，我们的人脑就与计算机在进行交互，只是我们借助的是鼠标、键盘以及触摸屏，而在未来，人机交互也许只需要通过我们的脑电波就可以向电脑发出指令，在计算机强大的计算和运转下，能高效地帮助人类完成许多工作。

达到这一目的，不仅需要电脑设备能精准地采集大脑发出来的信号，同时也能对信号进行处理分析，在输出信号环节，能有针对性地对人类或动物发出指令。

然而，目前的脑机接口大部分还只是对大脑极少量的运动控制信号进行采集，部分公司可以进行简单地加工和分析，由于大脑过于复杂，其发出的信号我们并非完全掌握和理解，从纷繁复杂的神经元中解读大脑的特别是运动之外的意识信号，其难度可想而知。

电影《黑客帝国》里面的场景，其实是一种理想化的状态。一旦对人脑信息有非常精准的解读，我们则可通过人的脑电波来预测人类的下一个行为，科学家也一直在为此而努力。


| 仿生设计，更好处理大容量神经模拟信号

现有大多数脑机接口的信号处理模块采用的是传统的冯 · 诺伊曼结构。处理信号的过程中，需要将模拟神经信号转换成数字信号，之后再进行处理。

这种信号处理方式与大脑的工作方式不同，转换和压缩会造成大功耗和信号延迟，还会导致信息丢失、难处理并行计算，从而降低信号处理的准确性。

基于此，清华大学团队提出了一种新方案——基于记忆电阻器的神经信号分析系统。

忆阻器是一种新型信息处理器件，其工作机理与人脑中的神经突触、神经元等具有一定的相似性，基于忆阻器的神经形态计算可以突破传统计算架构，在实现高并行度的同时显著降低功耗。

该团队研制了基于多个忆阻器阵列的存算一体系统，在该系统上高效运行了卷积神经网络算法，成功验证了图像识别功能。研究人员表示，此次是微电子和医学领域的交叉研究与合作，为脑机接口技术带来了更多的可能性。
脑机接口（BCI）正从科幻走进现实。对于人类大脑，我们还有许多未解之谜；对于脑机接口，我们还有许多亟待解决的难题，但这一切也给现在以及未来的青年科学家提供了更多大展拳脚的舞台。

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脑机交互与智能硬件学术挑战营，结合了美国密歇根大学和我国浙江大学脑机交互基础课程，让学员了解最新的脑机交互发展趋势，体会脑电波控制机器人、控制他人手臂运动等尖端领域的实验。

通过课程学习，让学员能够通过自己编程实现脑神经信号、心电信号和肌电信号的读取、过滤和处理，并进一步与控制器（如Arduino等）、执行器（如机械手等）结合起来，完成神经信号传感、肌肉运动识别、仿生假肢操纵等相关科学挑战任务。