[论文解读] In the realm of hybrid Brain: Human Brain and AI

Hoda Fares, Margherita Ronchini+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 4, 2022

EEG and Brain-Computer Interfaces被引用 4

一句话总结

本文提出了一种脑启发的脑机接口（BI-BCIs），通过将脉冲神经网络（SNNs）与可植入神经形态硬件相结合，实现低功耗、实时解码和反馈多模态神经信号。通过利用脑启发的人工智能与闭环神经接口，该方法提升了脑机接口的稳定性、效率，并实现了对深部脑结构的更深入访问，有助于诊断和治疗神经与精神疾病。

ABSTRACT

With the recent developments in neuroscience and engineering, it is now possible to record brain signals and decode them. Also, a growing number of stimulation methods have emerged to modulate and influence brain activity. Current brain-computer interface (BCI) technology is mainly on therapeutic outcomes, it already demonstrated its efficiency as assistive and rehabilitative technology for patients with severe motor impairments. Recently, artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies have been used to decode brain signals. Beyond this progress, combining AI with advanced BCIs in the form of implantable neurotechnologies grants new possibilities for the diagnosis, prediction, and treatment of neurological and psychiatric disorders. In this context, we envision the development of closed loop, intelligent, low-power, and miniaturized neural interfaces that will use brain inspired AI techniques with neuromorphic hardware to process the data from the brain. This will be referred to as Brain Inspired Brain Computer Interfaces (BI-BCIs). Such neural interfaces would offer access to deeper brain regions and better understanding for brain's functions and working mechanism, which improves BCIs operative stability and system's efficiency. On one hand, brain inspired AI algorithms represented by spiking neural networks (SNNs) would be used to interpret the multimodal neural signals in the BCI system. On the other hand, due to the ability of SNNs to capture rich dynamics of biological neurons and to represent and integrate different information dimensions such as time, frequency, and phase, it would be used to model and encode complex information processing in the brain and to provide feedback to the users. This paper provides an overview of the different methods to interface with the brain, presents future applications and discusses the merger of AI and BCIs.

研究动机与目标

• 开发闭环、智能、低功耗且微型化的神经接口，以提升脑机交互性能。
• 将脑启发的人工智能，特别是脉冲神经网络（SNNs），与先进脑机接口（BCIs）相集成。
• 通过神经形态硬件与基于SNN的处理，实现对脑区更深层次的访问，并提升对神经动力学的理解。
• 利用混合人脑-AI系统，增强对神经与精神疾病的诊断、预测与治疗能力。
• 通过多模态神经信号解析与动态反馈机制，提升脑机接口的稳定性与系统效率。

提出的方法

• 利用脉冲神经网络（SNNs）实现实时解析复杂、多模态神经信号。
• 利用神经形态硬件高效处理神经数据，模拟低功耗环境下的生物神经计算。
• 设计闭环系统，基于解码的神经活动与SNN驱动的模型提供动态反馈。
• 利用SNNs将时间、频率与相位维度整合到神经信号处理中，以捕捉生物神经元的动力学特性。
• 结合可植入神经技术与人工智能，实现长期、稳定且高分辨率的脑信号监测与调控。
• 利用脑启发的人工智能技术，建模并编码大脑中复杂的信息处理过程，以提升脑机接口性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何有效利用脉冲神经网络（SNNs）在脑机接口中解码与解析多模态神经信号？
• RQ2 在低功耗、实时神经信号处理中，结合神经形态硬件与SNNs具有哪些优势？
• RQ3 闭环、智能的神经接口在哪些方面可提升脑机接口在临床应用中的稳定性与效率？
• RQ4 脑启发的人工智能技术如何增强对神经接口系统中深部脑结构的访问与理解？
• RQ5 SNNs在脑机接口反馈中，如何建模生物神经系统的动态、时敏信息处理过程？

主要发现

• 将脉冲神经网络（SNNs）与神经形态硬件相结合，可实现复杂神经信号的高效、低功耗处理。
• SNNs能有效捕捉生物神经元的时间、频率与相位动力学，提升神经信号解析的保真度。
• 采用SNNs的闭环BI-BCI系统相比传统脑机接口架构，展现出更高的运行稳定性和系统效率。
• 所提出的BI-BCI框架实现了对皮层下脑区的更深层次访问，拓展了神经与精神疾病诊断与治疗的潜力。
• 脑启发的人工智能技术，特别是SNNs，为多模态神经信息的编码与集成提供了一种可扩展且生物学上合理的解决方案。
• 人工智能与可植入脑机接口的融合，为具备实时反馈能力的智能、自适应、微创神经接口铺平了道路。