Được mệnh danh là “công nghệ đen”, công nghệ giao diện não-máy (BMI) một lần nữa lại “tiến hóa”. Gần đây, nhóm Phòng thí nghiệm Haihe về Tương tác não-máy và Con người-Máy của Đại học Thiên Tân, phối hợp với các nhóm từ Đại học Khoa học và Công nghệ miền Nam, đã phát triển hệ thống tương tác thông minh giao diện não-máy trên chip mã nguồn mở đầu tiên trên thế giới, MetaBOC. Hệ thống này cho phép điều khiển không người lái huấn luyện "bộ não" thực hiện các nhiệm vụ như tránh chướng ngại vật, theo dõi và bám bắt bằng robot, hoàn thành nhiều nhiệm vụ lấy cảm hứng từ điện toán não.

Trung tâm chỉ huy của hệ thống là “bộ não” được trau dồi. Nhóm nghiên cứu đã lần đầu tiên xác nhận quốc tế về vai trò của các trường vật lý trong việc thúc đẩy sự tăng trưởng và phát triển của các cơ quan giống não người, làm rõ các nguyên tắc và cơ chế của siêu âm tập trung cường độ thấp trong việc điều chỉnh não. Điều này mang lại cho MetaBOC, một hệ thống giao diện não-máy trên chip, một nền tảng tốt hơn cho các khả năng thông minh. Kết quả nghiên cứu gần đây đã được công bố trên tạp chí quốc tế "Brain" trong lĩnh vực khoa học thần kinh.

Bộ não con người được biết đến là chất phức tạp nhất trên thế giới. Hiện nay, dưới làn sóng hợp nhất và tương tác giữa thế hệ tiếp theo của các dạng sống và dạng không phải sự sống, làm thế nào để đạt được khả năng "kiểm soát tâm trí" thông qua việc nuôi cấy "bộ não" trong ống nghiệm bằng công nghệ tế bào gốc đang thu hút sự chú ý rộng rãi của giới học thuật trong lĩnh vực này. nghiên cứu giao diện não-máy trên chip.

"Giao diện não-máy trên chip là một công nghệ kết hợp 'não' được nuôi cấy trong ống nghiệm (chẳng hạn như các cơ quan giống não) với các chip điện cực để tạo thành một bộ não trên chip, đạt được sự tương tác với thông tin bên ngoài thông qua mã hóa-giải mã và kích thích-phản hồi," Giáo sư Ming Dong, Phó Hiệu trưởng Đại học Thiên Tân và Giám đốc điều hành Phòng thí nghiệm Tương tác Não-Máy và Chung sống Người-Máy Haihe cho biết. Ông tin rằng, với tư cách là một nhánh mới nổi quan trọng trong lĩnh vực giao diện não-máy, giao diện não-máy trên chip được kỳ vọng sẽ cách mạng hóa sự phát triển của các công nghệ tiên tiến như trí tuệ lai và điện toán giống não.

Hiện tại, công nghệ xây dựng giao diện não-máy trên chip vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, liên quan đến một số yếu tố chính như nền tảng thông minh, truyền thông, di chuyển và tích hợp. Trong số này, nền tảng thông minh đóng vai trò là bộ xử lý trung tâm (CPU) của cơ thể thông minh, đóng vai trò là cốt lõi để đạt được trí thông minh não bộ trên chip, nhằm mục đích mô phỏng và giải mã não bộ một cách hiệu quả.

Giáo sư Xiaohong Li, từ Trường Đại học Thiên Tân, thừa nhận: “Các cơ quan giống não, hiện được coi là mô hình nền tảng thông minh hứa hẹn nhất, mặc dù sở hữu cấu trúc và chức năng tương tự như não người nhưng vẫn phải đối mặt với những hạn chế như độ trưởng thành thấp và nguồn cung cấp dinh dưỡng không đầy đủ”. của Y học và là người đứng đầu nhóm giao diện não-máy trên chip tại Phòng thí nghiệm Haihe về Tương tác Não-Máy và Sự cùng tồn tại giữa Người-Máy.

Thông qua nghiên cứu của mình, nhóm nghiên cứu đã phát hiện ra rằng siêu âm tập trung cường độ thấp có thể thúc đẩy đáng kể sự tăng sinh của tế bào tiền thân thần kinh và sự biệt hóa của tế bào thần kinh, tăng độ dày của các tấm vỏ não với sự phân lớp rõ ràng hơn, tăng cường cấu trúc khớp thần kinh và sự trưởng thành chức năng, cuối cùng hình thành ba- mạng lưới thần kinh chiều có độ phức tạp và khả năng tính toán cao. Điều này cung cấp nền tảng thông minh tốt hơn cho các giao diện máy-não trên chip.

Nghiên cứu tiếp tục xác nhận rằng siêu âm tập trung cường độ thấp có thể thúc đẩy sự tích hợp và tương tác giữa các cơ quan giống não và vật chủ, cũng như góp phần tái tạo và sửa chữa các khiếm khuyết phát triển thần kinh. Những phát hiện ban đầu này chứng minh tiềm năng ứng dụng của hệ thống não trên chip trong lĩnh vực phục hồi chức năng y tế.

Hệ thống tương tác thông minh giao diện não-máy trên chip MetaBOC bao gồm bốn mô-đun chính, phù hợp với nhiều chiều não khác nhau trên chip, được trang bị mô hình kích thích đa dạng, tích hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo và có khả năng đa nhiệm.

Trong tương lai, nhóm sẽ khám phá sâu hơn các vấn đề khoa học quan trọng như giao tiếp thông minh, di chuyển thông minh và tích hợp thông minh các giao diện máy-não trên chip, nhằm đẩy nhanh quá trình chuyển đổi công nghệ này sang các ứng dụng thực tế.