自从医生和研究人员开始使用它们以来，脑机接口 (BCI) 或脑机接口 (BMI) 提供了治疗神经系统疾病的方法，并阐明了大脑的功能。脑机接口虽然有益，但有可能远远超出该技术的当前能力。在耶鲁大学工程与应用科学学院 (SEAS) 和耶鲁大学医学院的合作中，一组研究人员正在寻求突破这些限制。

计算机科学副教授 Abhishek Bhattacharjee 说：“我们的目标是制造一种对人类长期植入安全的超低功耗设备。” “慢性植入为许多临床应用打开了大门，从治疗癫痫和运动障碍的植入物到为瘫痪患者设计辅助设备，以及许多研究用途。”

慢性植入是在患者的大脑中放置一个设备的做法，然后他们会继续他们的日常生活，尽管他们会定期与医生进行检查。在 SEAS，Bhattacharjee 一直在与电气工程和计算机科学的 John C. Malone 教授 Rajit Manohar 和计算机科学助理教授 Anurag Khandelwal 合作。他们在医学院的合作者是 Dennis Spencer，Harvey 和 Kate Cushing 神经外科名誉教授，以及神经病学助理教授 Hitten Zaveri。

研究团队的工作是推动 BCI 的潜力以完成曾经看起来像是科幻小说的事情的更大努力的一部分。一段猴子借助 Elon Musk 的公司 Neuralink 创建的神经接口玩 Pong 的视频已被数百万人观看。同一家公司已经为这项技术筹集了数亿美元。这不仅仅是激发兴趣的嗡嗡声。Synchron, Inc. 今年早些时候获得了 FDA 的许可，开始对一种旨在治疗瘫痪的大脑植入物进行人体测试。

癫痫外科医生 Spencer 和 Zaveri 常用的 BCI 被植入颅骨下方的大脑中——它很小，你通常不会知道有人有。该设备持续监控患者大脑的模式，检测任何异常情况，以预测即将发生的癫痫发作。当它这样做时，该设备会向大脑的特定区域发送电刺激以破坏这些模式。目前，它仅用于对药物治疗有抵抗力的患者。Spencer 说，大多数使用 BCI 的癫痫患者在 18 个月后癫痫发作减少了至少一半。虽然它已经足够有效，在选择有限的患者中非常受欢迎，但 Spencer 和 Zaveri 正在寻找一种可以预防所有癫痫发作的技术。

这个目标的棘手之处在于，这些可植入的 BCI 受限于它们使用的功率。联邦和国际指南规定，BCI 使用的功率不得超过 15 到 40 毫瓦，具体取决于植入 BCI 的脑组织深度。除此之外的任何东西对于人类的慢性植入都是不安全的。过度的功耗会导致设备过热，从而带来损害大脑细胞组织的风险。因此，SEAS 研究人员的任务是扩大这些设备的潜力，同时保持在非常有限的功率限制内。他们将自己设备的功率限制在 15 毫瓦，这将使其能够更深入地放置在功率限制更严格的大脑中。

团队芯片图的早期版本。学分：耶鲁大学工程与应用科学学院

“所以，它是受功率限制的，但与此同时，这里有一些严重的计算需求——你需要能够读取大脑中越来越多的数据并执行相当复杂的信号处理，以使这些设备更有用”巴塔查吉说。“你如何在 10 到 15 毫瓦的非常紧张的功率预算下完成所有这些工作，这是一个悬而未决的问题。”

为此，他们开发了 HALO（低功耗 BCI 硬件架构），一种用于植入式 BCI 的通用架构。该技术可以治疗各种疾病，并记录和处理研究数据，以促进我们对大脑的理解。该技术包括一个芯片和传感器，并允许一个微电极阵列从大脑的 96 个不同部分读取大约 50 兆比特每秒。与其他为特定目的（例如治疗癫痫）设计的 BCI 不同，HALO 技术可以支持多种任务。这一切都是在团队严格的功率预算范围内实现的。

最初的 HALO 概念在最近的一篇论文“脑机接口的硬件-软件协同设计”中进行了详细说明，该论文由耶鲁大学的研究人员与罗格斯大学和布朗大学的科学家合作撰写。它发表在计算机体系结构的旗舰会议——计算机体系结构国际研讨会上，并被选入 IEEE Micro 的计算机体系结构杂志 Top Picks，作为 2020 年发表的计算机体系结构顶级论文之一。

“在我们的研究中，我特别兴奋的一件事是，它表明，如果你构建的 BCI 可以原则性地平衡专用硬件和通用硬件，你实际上可以在功率限制之下，同时支持比现有设备支持的更广泛的计算功能类别，”Bhattacharjee 说。他还认为，结果指向了 BCI 之外的一个更广泛的问题，特别是因为 Dennard 缩放比例的减弱（随着晶体管变小，其功率保持不变的原则）“提出了如何最好地确定构建硬件加速器的目的的问题，如何无缝集成这些硬件加速器，以及如何启用可以自然插入新加速器的模块化平台。

HALO 项目的首席研究生 Karthik Sriram 说，他在本科时就对 BCI 领域产生了兴趣。“我想看看我们如何弥合人脑与我们分析它的尝试之间的差距 - 以及如何将其与我们已经更习惯使用的计算机系统集成，”博士 Sriram 说。Bhattacharjee 实验室的学生。

他说，他们在耶鲁所做的工作仅仅是个开始。

与传统的 BCI 不同，该团队的技术可以支持众多任务并扩展潜在的治疗方法。学分：耶鲁大学工程与应用科学学院

“HALO 是一个工作演示，表明我们可以获得更灵活的架构，它可以比当前的 BCI 做更多的事情并支持更高的数据速率，”Sriram 说。除此之外，他说，这项研究可能会带来一些令人兴奋的可能性，例如创建一个 BCI 设备网络，从大脑的多个部分进行记录。

“神经科学家对此很感兴趣，因为他们希望像分析一堆图形连接一样分析大脑 - 特别是对于癫痫发作之类的东西，”他说。“他们开始将其分析为一个更加基于图形的问题，而不是单一来源的本地化问题。”

Manohar 在团队中的角色是负责 HALO 的设计并构建芯片以创建物理设备。他与博士后助理 Ioannis Karageorgos 和研究生 Xiayuan Wen 一起研究芯片。研究人员认为，他们可能需要几年时间才能获得用于人体试验的原型。

“像所有事情一样，做好工作需要付出努力，随着我们对问题的了解越来越多，我们正在逐步构建它，我们从其架构的核心开始并对其进行添加，”马诺哈尔说. “我们正在设计架构，使其相对模块化，便于我们扩展。”

Khandelwal 将他在分布式系统方面的专业知识借给了该项目。他与 Bhattacharjee 合作的第一个目标是找到一种方法来增加 BCI 中的数据存储，同时在功率限制内工作。目前，对植入 BCI 的患者进行纵向研究的研究人员需要将患者带入诊所以从植入物中收集数据。这很麻烦，并且限制了可以收集的数据量。

他说：“我们本质上是在寻找 BCI 将数据上传到患者家中或附近某处的另一台设备的东西。”

更新后的芯片图，标有 HALO 的各种组件，以显示它们的相对复杂性。学分：耶鲁大学工程与应用科学学院

更雄心勃勃的是，他希望改善 BCI 不同组件之间的通信，以减少延迟。在旨在检测和抵御即将到来的癫痫发作的系统中，或在大脑控制的假肢中，速度至关重要。

该项目的一个主要部分是植入式 BCI 技术具有广泛的用途。除了癫痫、假肢和研究目的之外，这些设备还被用于治疗患有帕金森病、精神分裂症或焦虑症等疾病的人。因此，研究人员不仅希望扩展这些设备的功能，而且还希望以一种能够适应不断变化的需求的方式来设计它们。

“这是一个不断发现新事物并且不断发展的领域，你不希望每次不同群体决定他们想要新功能时都必须构建新设备，”Manohar 说。“我们正试图通过单一设备解决更广泛的可能性。”

Zaveri 说，这对于扩大符合 BCI 条件的患者范围至关重要。

“耶鲁团队的工作使我们能够从更大的应用领域和患者中汲取经验，因为他们不是在制造我们所说的 ASIC——一种特定于应用的集成电路——他们在制造一个强大的通用解决方案，你可以在上面可以运行不同的算法，”Zaveri 说。“所以，你可以有一个用于癫痫的版本，另一个用于瘫痪患者的版本——不过硬件可能是一样的。”

Zaveri 说，SEAS 研究人员的工作在临床和研究应用方面具有巨大潜力。拥有可以实时运行非常强大的算法以与大脑交互的技术将开辟许多研究应用。

植入式脑机接口的关键组件包括传感器，该传感器由穿透数毫米皮质组织的导电针组成。学分：耶鲁大学工程与应用科学学院

“我们目前正在收集数据并离线处理它，因此这一发展使目前无法进行的研究和治疗成为可能，”他说。

例如，他说，一种允许临床医生监测癫痫患者大脑并实时检测癫痫网络异常并可以调节该网络的设备增加了治疗的可能性。它还扩展了可以治疗的疾病，例如抑郁症和其他在大脑中具有更广泛、更广泛表现的神经精神疾病。

耶鲁大学心理学教授 Nicholas Turk-Browne 也与 SEAS 研究人员讨论了将他们的工作应用于他自己的研究。

“他们正在做的一个应用是临床应用，另一个是精确研究大脑功能，然后将这些信号用于神经反馈类型的应用，”吴仔研究所所长 Turk-Browne 说。“两者都需要设计认知任务和心理实验的专业知识，这是我带来的专业知识——如何衡量和量化人类行为和大脑功能的认知。所以，我与他们进行了很多关于这方面的对话。 "

Spencer 指出，这项工作符合耶鲁大学协作环境的精神。

“这就是跨学科研究的美妙之处，”他说。“我是一名临床医生，在我的整个职业生涯中，我向那些在技术上比我聪明的人提出了问题。这些研究人员可能正在研究更理论的东西或不同领域的东西，当事情亮起时，他们会说，”这个问题可能会在我们正在做的事情中找到解决方案。”他们正在开发的芯片只是为我们这些正在询问如何将大脑功能解构为包裹然后可以重建为有意义的网络的人打开了一个全新的世界用于学习和调制。”