北京，2023年6月8日/美通社/——全球領先的全息增強現實（AR）技術提供商WiMi全息雲股份有限公司（NASDAQ:WiMi）（“WiMi”或“公司”）今天宣布，它正在開發一種基于憶阻器的神經信号分析系統，以提高信号處理能力、響應時間和準确性。結果顯示信号處理能力顯著提高。
該系統采用了一種更接近人腦工作方式的新計算範式，即基于憶阻器的神經網絡系統。基于憶阻器的神經網絡具有高并行性和低能耗的特點。在處理神經信号時，該系統使用端到端的數據處理過程。也就是說，通過預處理、特征提取和分類識别步驟，将獲取的原始信号直接轉換為最終的控制信号，從而避免了傳統架構中頻繁的數據傳輸和計算過程，顯著提高了系統的效率和準确性。憶阻器陣列可以快速處理大量數據，因為它們可以在每個神經元之間保存信息，從而實現高度并行的處理。這種方法類似于人類大腦中神經元的通信方式，從而實現更高效的數據處理。此外，基于憶阻器的系統在存儲和讀取數據方面也具有更高的能效，這可以顯著降低功耗。
與傳統的馮·諾依曼架構相比，該系統将腦機接口信号處理和連接能力提高了數百倍。此外，該系統采用創新的硬件架構和算法優化，有效處理來自人腦的神經信号，并将其轉換為計算機可識别的信号，實現無縫人機連接。
該技術的實現路徑和方式如下。首先，需要設計和準備一系列憶阻器。憶阻器是一種電子設備，它可以根據電壓改變電阻值，并記住以前的電壓和電流狀态。憶阻器陣列是由許多憶阻器組成的電路系統，這些憶阻器模拟神經元之間的突觸連接并記錄神經元之間的突觸後電位。然後需要捕捉人類大腦的神經信号。腦機接口技術通常使用腦電圖（EEG）、磁共振成像（MRI）和其他方法來獲取神經信号。這些信号通常很弱，需要進行處理，例如信号放大和濾波，以增強信号的強度和準确性。信号采集後，需要進行數據預處理，包括去噪、濾波和特征提取。這些步驟可以提高信号的質量和準确性，并減少錯誤分類和幹擾。預處理的神經信号被饋送到憶阻器陣列中用于模拟。在憶阻器陣列中，每個憶阻器代表一個神經元，它們之間的連接和突觸強度可以通過電壓和電流等進行調節。憶阻器數組可以模拟和記錄神經元之間的突觸後電位和信号。最後，通過算法等手段對神經信号的仿真結果進行了解釋和控制。腦機接口系統可以通過解釋腦電波等神經信号來控制計算機和假肢等外部設備，還可以實現人機交互等應用。在該系統的實際應用中，仍需要考慮許多細節，如不同的功能要求、信号信采集來源和使用環境的差異，以及針對不同場景應用的其他詳細調整。
WiMi的系統采用了最新的技術解決方案，通過一系列憶阻器模拟神經元之間的突觸連接，實現高效的神經信号處理和分析。這項技術将引領腦機接口技術的新革命，為人類帶來更加便捷高效的智能交互體驗。該系統還采用了自适應調整算法和強化學習算法，可以根據用戶的操作習慣和意圖快速調整神經網絡的參數，從而實現更精确的控制。此外，該系統引入了多模态傳感器和多源數據融合技術，可以融合來自不同傳感器的數據，提高信号的準确性和穩健性。
