作為一項各國都在探索的前沿技術，腦機接口（BMI）對于幫助嚴重運動障礙患者恢復溝通和身體控制能力有望帶來更具開創性的解決方案，且有可能擴展到語音合成和手寫輔助領域，但現有的腦機接口設備體積龐大、耗電量高，且實際應用有限。

瑞士洛桑聯邦理工學院 (EPFL，與蘇黎世聯邦理工學院一起組成瑞士聯邦理工學院，2025QS 世界大學排名第 26) IEM 和 Neuro X 研究所的集成神經技術實驗室研究人員開發出了一款微型腦機接口 (MiBMI) ，相關研究成果已于 8 月 23 日發表于《IEEE 固態電路雜志》上（IT之家附 DOI: 10.1109/JSSC.2024.3443254），并在國際固態電路會議上進行了展示。

據介紹，這是全球首個高性能、微型腦機接口系統，為漸凍癥（ALS）患者提供了一種小巧、低功耗、高精度且多功能的解決方案，能夠在芯片上實現腦與文本的直接通信，它不僅提高了腦機接口的效率和可擴展性，而且為具有實用意義的、完全植入式腦機接口設備鋪平了道路，有可能顯著提高患有肌萎縮性側索硬化癥 (ALS) 和脊髓損傷等疾病的患者的生活質量。

MiBMI 由兩塊超薄芯片組成，總面積僅為 8mm2。相比之下，馬斯克 Neuralink 的腦機接口設備尺寸約為 23 x 8 mm。

得益于小尺寸和低功耗等關鍵特性，這種腦機接口系統相比目前已有產品更適合植入式應用，因為它有著最小的侵入性，可確保在臨床和現實生活環境中使用的安全性和實用性。同時，它也是一個完全集成的系統，這意味著它可以同時實現數據記錄和處理。

項目參與者 Mahsa Shoaran 表示，“MiBMI 允許我們將復雜的神經活動轉換為可讀文本，具有高精度和低功耗。這項進步使我們更接近實用的、可植入的解決方案，這類解決方案可以顯著提高嚴重運動障礙患者的溝通能力。”

人類大腦在想象寫字時會產生特定的神經信號，而在這個過程中，植入大腦的電極會自動記錄下與手寫動作相關的神經活動，并借助 MiBMI 芯片實時將大腦下達的手部動作指令轉換為相應的文本。

這項技術允許個人，尤其是患有閉鎖綜合征和其他嚴重運動障礙的個人，通過簡單地思考寫作來進行交流，從而將其想法轉換為屏幕上的文本顯示給其他人。

研究人員發現，當患者想象用手寫時，每個字母都會有屬于自己的特殊標記，研究人員將其命名為 DNC（即獨特的神經代碼），而腦機接口芯片不需要處理每個字母的數據，只需要處理 DNC（大約一百字節）即可，從而使系統能夠在保持低功耗優勢的同時更快、更準確地進行處理。此外，這種突破還有助于縮短訓練時間，使患者更容易學會如何使用腦機接口設備。

與沒有 DNC 的傳統低復雜度線性判別分析（LDA）相比，其解碼器在內存利用率（～100×）和計算復雜度（～320×）方面實現了顯著突破。

項目主導者 Mohammed Ali Shaeri 表示，MiBMI 能夠以 91.3% 的準確率將這種手寫活動的神經信號轉換為文本。此外，研究人員在一項體內實驗中解碼了大鼠對六類聲學刺激的神經反應，準確率達 87%。

據介紹，該芯片可以解碼 31 個不同的字符，這也是任何其他集成系統都無法比擬的成就。“我們相信我們可以做到解碼多達 100 個字符，只是目前還沒有包含更多字符的手寫數據樣本，”Shaeri 補充道。

現有腦機接口設備往往都依賴于外部計算機，而植入大腦的電極部分只是用來負責收集電信號，然后將這些信號發送到外部計算機進行解碼。

相對于此，MiBMI 可以在記錄數據的同時進行處理，它集成了 192 通道神經記錄系統與 512 通道神經解碼器，可以說是極端微型化領域的突破性壯舉，結合了集成電路、神經工程和 AI 方面的專業知識。

Mahsa Shoaran 表示：我們的目標是開發一種通用的 BMI，可以針對各種神經系統疾病進行定制，為患者提供適用性更廣泛的解決方案。