Technische Universität Dresden

一项预印本研究提出一种基于事件的神经解码方法用于神经假肢运动控制。研究指出，现代假肢虽由深度神经网络驱动，但高延迟、高能耗与空间需求限制了其普及：有线连接限制患者活动，无线连接又限制可传输的信息量；脉冲神经网络虽支持压缩通信与低功耗推理，但任务性能常落后于最先进深度学习模型。该研究提出的事件型门控循环单元以分级脉冲生成稀疏通信模式，在任务性能上超过经典脉冲神经网络，并配合高效训练方法与稀疏推理，为设备端神经解码提供新机会，有助于在延迟、能耗与空间受限的情况下部署假肢控制。该研究为预印本，尚未经过同行评审。

一组来自德国、荷兰与日本的研究者在观点文章中提出，脑机接口的设计范式应当转向意念运动理论。作者称，脑机接口研究在技术上进展显著，但适用范围仍然有限，通常依赖运动皮层与视觉皮层信号，且只覆盖有限的患者人群。意念运动理论把自主行动理解为由内部表征的感觉结果所驱动，作者认为这一长期未被充分利用的框架，为下一代脑机接口提供了有原则的依据，能够更贴近大脑本身的意图与动作规划结构。作者主张，把脑机接口重新围绕行动的目的，也就是用户目标与预期效果来组织，可以走出一条更直观、更具普适性、也更易扩展的路径。作者称，神经记录技术与基于人工智能的感觉表征解码近年取得进展，使这一转向变得可行且正当其时，有助于化解脑机接口设计中易用性与普适性方面的难题。