东南大学团队联合新加坡国大等构建电磁脑机超表面，成为全新通信范式

脑机接口社区 2023-02-08

近日，“中国科学家实现远程精神控制物质”的话题登上了微博热搜，该话题一经发布马上引起了人们的广泛关注，截至目前，该话题已产生 2200 万次以上的阅读量。那么，这究竟是怎样的技术呢？

▲图丨eLight 第 2 卷第 24 期封面（来源：中国科学院长春光学精密机械与物理研究)

据悉，东南大学联合华南理工大学、新加坡国立大学团队共同构建了“电磁脑机超表面（brain-computer-metasurface，EBCM）”，该系统可识别使用者的大脑信息，然后将其改变成电信号，最终成为电磁通信。不仅如此，该系统还能实现无创、无限的信息传输及交流，其形式包括脑-无线通信、模式编码、波束扫描和多功能电磁调制。

对于该技术，研究人员在论文中预测道：“所呈现的工作结合了可重编程电磁（ electromagnetic，EM）波空间和脑机接口（Brain Computer Interface，BCI），可能会进一步开辟探索超表面、人脑智能和人工智能深度融合的新方向，从而构建新一代的生物智能超表面系统。”

相关论文题目为《通过非侵入性脑机超表面平台实现人脑直接无线通信》（Directly wireless communication of human minds via non-invasive brain-computer-metasurface platform），并作为当期封面论文于 6 月 11 日发表在 eLight 上[1]。

论文共同通讯作者为东南大学毫米波国家重点实验室崔铁军教授、华南理工大学自动化科学与工程学院李远清教授以及新加坡国立大学电气和计算机工程系仇成伟教授。共同第一作者为东南大学马骞博士和华南理工大学高炜博士。

▲图丨相关论文（来源：eLight）

该团队构建的是一种全新的 EM 超表面与 BCI 融合的方式。首先，研究人员提出通过 EBCM 将人类大脑信号以灵活、无创的方式进行无线输送。然后，他们在大脑控制下使用可编程超表面设计演示了两个 BCI 操作员之间的无线文本通信。

如果处在一定时间序列的视觉刺激条件，则能在大脑信号力检测到 P300 电位。该团队使用 P300 的 BCI 将操作员的大脑信息转换为脑电图（electro-encephalography，EEG）信号，并进一步转换为计算机命令，这些命令被输入可编程超表面的电气控制系统。之后，数字信息由两个可编程超表面无线传输和接收，通过这样的方式实现了远程的无限文本通信。

▲图丨EBCM 的系统架构（来源：eLight）

研究人员对媒体表示：“由熟练的 BCI 操作员使用基于 P300 的 BCI，每个字符的平均输入时间约为 5 秒。通过应用一些快速拼写范例可以提高文本输入速度。还值得一提的是，基于 P300 的 BCI 在各种非侵入性 BCI 中具有很高的准确性和稳健性。”

通过上文中的视频，我们可以看到，操作员通过控制显示器中的文本图形用户界面来做出字母选择，不同的按钮对应 EBCM 的不同编码模式操作。

操作员尝试每次对应一个命令发送，按钮开始以随机顺序依次闪烁约 5 轮，每轮包含每个按钮一次闪烁，在每次试验之前随机生成闪光序列。在视频案例中，展示了五个字母“HELLO”的传输，最终的信息显示在收件人的屏幕上。

▲图丨文本通信系统的系统架构以及编码和解码过程（来源：eLight）

发射和接收超表面两者的距离大概在 1.3m左右，它的发射超表面在 0.3m 的宽带天线带动，接收器是集成在接收超表面附近的天线，连接到低噪放和高速检测器以及高速模数转换器，由另一个现场可编程逻辑门阵列控制。

相关实验表明，操作员在不再涉及肌肉的动作的情况下，仅通过意念，也就是盯着特定的视觉按钮进行系列的顺序刺激，EBCM 便能进行识别，并将其转化为相应的 EM 信号从而实现信号通讯。

▲图丨eLight 第 2 卷第 25 期封面（来源：中国科学院长春光学精密机械与物理研究)

同样在 6 月 11 日，eLight 还发布了一篇来自空军工程大学与新加坡国立大学团队的题为《通过脑电波远程控制超表面》（Remotely Mind-controlled Metasurface via Brainwaves）的论文[2]。

该团队展示了一种简易架构，通过从脑电波提炼模块，以这样的方式达到远程控制超表面的概念。这项研究为智能超表面的应用拓展了思路，该技术或将应用于健康监测、5G/6G 通信、智能传感器等领域。

参考资料：

https://www.eurekalert.org/news-releases/955604

1.Ma, Q., Gao, W., Xiao, Q. et al. Directly wireless communication of human minds via non-invasive brain-computer-metasurface platform. eLight 2, 11 (2022). https://doi.org/10.1186/s43593-022-00019-x

2.Zhu, R., Wang, J., Qiu, T. et al. Remotely mind-controlled metasurface via brainwaves. eLight 2, 10 (2022).

https://doi.org/10.1186/s43593-022-00016-0

本篇文章来源：

https://www.sohu.com/a/567498671_354973?scm=1002.590044.0.10595-1828

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