教授简介

　　复旦大学芯片与系统前沿技术研究院教授，杰青，博导。主要研究方向包括新型非易失存储技术、神经形态器件、类脑计算、存算一体芯片及系统。在Science、Nat. Nano.、Nat. Electron.、Nat. Commun.、Adv. Mater.、Nano Lett.、IEEE EDL等期刊发表SCI论文100多篇，Google引用13000多次，获得授权中国发明专利65项，美国发明专利8项。曾获得国家自然科学二等奖、电子学会科学技术进步一等奖、中科院青年科学家奖、中科院杰出科技成就奖等奖项。

　　脑机接口技术允许人们通过意识或思维来控制外部设备，或者获取脑部活动的信息并对神经活动进行闭环调节与控制，这对于揭示脑活动机制，如睡眠/麻醉-觉醒启动与维持机制，从而实现对脑疾病的有效治疗具有重要意义。脑机接口智能芯片与系统，是实现脑电信号探测与分析的硬件基础，也是集成电路、生物、医学等学科共同关注的前沿交叉领域。脑机接口智能芯片与系统研究工作将有力地推动交叉学科发展，促进产生技术变革，并催生新的应用市场。

　　根据硬件接入方式不同，脑机接口可分为植入式与非植入式，植入式脑机接口因高精确度与高分辨率，且可实现单神经元调控，成为关注焦点bat365。国外研究机构与商业公司进行了系统级技术探索，并逐渐应用于动物与临床研究中；国内研究团队基于数据压缩与存内计算等新架构，发展低功耗脑机接口技术，并通过与医院合并，开展临床转化研究，展现了脑机接口技术巨大的应用前景。

　　多通道脑机接口的智能芯片系统包括神经信号采集、处理和调控等三部分功能，其发展趋势可总结为：增加采集通道数、实时处理与调控、系统微型化，这在计算范式与硬件研制等方面为智能芯片提出了挑战。为满足多通道神经信息监测和实时闭环调控的需求，亟需建立感知-计算-调控融合的智能芯片新架构，实现对海量非结构化数据的高能效低延时处理。但技术方面面临高能效计算、芯片一体化设计与制造等难题。

　　传统数字技术的脑机接口芯片工作在数字域，信号采集到处理及反馈过程需要ADC/DAC电路进行信号的转换，增加了数据处理的延时和能耗。受生物启发，SNN采用脉冲信号进行信息传递，有望构建更高效的脑机接口芯片。此外，以脉冲信号的信息处理机制为切入点，对脑电信号进行脉冲编码和信号处理，构建低功耗的实时分类类脑芯片，探索新型神经元电路与生物神经元的直接交互，以构建更高效的脑机接口智能芯片和系统，将助力脑科学的发展，反哺类脑智能领域。

　　本文内容来源于《中国人体健康科技促进会麻醉与围术期科技专业委员会年会暨脑机接口与麻醉高峰论坛》每日会讯，版权归原作者所有

　　原文标题/刘琦教授：脑机接口智能芯片与系统

　　原文作者 /刘琦

　　编辑：托尔的小虎牙

　　审校：陈小星

　　声明：古麻今醉公众号为舒医汇旗下，古麻今醉公众号所发表内容之知识产权为舒医汇及主办方、原作者等相关权利人所有。未经许可，禁止进行转载、摘编、复制、裁切、录制等。经许可授权使用，亦须注明来源bat365官网登录入口。欢迎转发、分享。