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

近年來，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)出的動作或言語意圖翻譯為控制指令，從而幫助運(yùn)動、語言障礙患者的康復(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(jī)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(jī)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(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(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(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)信號濾波與分類，憶阻器系統(tǒng)最終實(shí)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。

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)

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(shí)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(jī)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(jìn)行了驗(yàn)證，實(shí)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(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., 2020, 11, 4234, DOI: 10.1038/s41467-020-18105-4

清華大學(xué)錢鶴、吳華強(qiáng)團(tuán)隊(duì)簡介

微納電子系錢鶴、吳華強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)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(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(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)長期專注于微創(chuàng)腦機(jī)接口開發(fā)和人腦語言神經(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)，在解析人腦語音語言編碼機(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展，利用憶阻器存算一體的特點(diǎn)來高效地完成矩陣-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)理是依賴電場驅(qū)動下氧離子遷移實(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類腦計(jì)算的方式來實(shí)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(xiàng)研究就是嘗試?yán)脩涀杵鞯姆律匦詠順?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。

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(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(jì)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(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)域本身就是一個非常活躍的交叉學(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(jì)濾波器時(shí)，綜合考慮了識別癲癇的腦電頻段需求和器件規(guī)模對計(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腦計(jì)算器件來構(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。