近期，狄耐克腦機交互事業(yè)部的彭俊仁博士在百年名刊《Annals of the New York Academy of Sciences》發(fā)表題為：
“Shared autonomy between human electroencephalography and TD3 deep reinforcement learning: A multi-agent copilot approach（人類腦電圖與TD3深度強化學(xué)習的多智能體共同控制方法）”的論文。 
狄耐克腦機交互事業(yè)部彭俊仁博士于ANNALS期刊發(fā)表論文
據(jù)悉，《Annals of the New York Academy of Sciences》 是由紐約科學(xué)院出版的一本綜合性期刊，從 1877 年出版至今，已有100多年的歷史。該刊就當前科學(xué)興趣的研究提供多學(xué)科視角，對更廣泛的科學(xué)界和整個社會產(chǎn)生深遠影響，被全球三大科技文獻檢索系統(tǒng)之一的SCI所收錄，是全球頂級多學(xué)科期刊。
根據(jù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，約15%-30%用戶因生理差異無法有效操作傳統(tǒng)腦機接口系統(tǒng)，現(xiàn)有腦機接口只計算人類的內(nèi)部腦電活動，未把環(huán)境因素考慮在內(nèi)。因此，狄耐克腦機交互事業(yè)部的彭俊仁博士提出了一種基于深度強化學(xué)習的主動式腦機接口共同控制方案，通過人類與AI代理的協(xié)同決策，為腦機接口普適化提供新范式。
彭博士研究發(fā)現(xiàn)，通過多智能體協(xié)同機制融合主動腦機接口與深度強化學(xué)習，能夠顯著提升復(fù)雜環(huán)境下的控制性能：
1、根據(jù)實驗表明，該混合模型相比單一腦機接口，可降低用戶認知負荷10.81%。
2、通過引入環(huán)境感知模塊，系統(tǒng)實現(xiàn)了動態(tài)自適應(yīng)控制，使整體系統(tǒng)性能相較于單獨使用腦機接口提升了2.7倍。
3、這種創(chuàng)新的人機協(xié)同范式可為醫(yī)療康復(fù)、智能輔助等領(lǐng)域提供通用技術(shù)解決方案，如電動輪椅、康復(fù)機器人等產(chǎn)品應(yīng)用。
這是狄耐克腦機交互事業(yè)部彭俊仁博士在國際權(quán)威期刊發(fā)表的第二篇論文，亦是對狄耐克在腦電波交互領(lǐng)域的科研工作的階段性認可。面對腦電波交互產(chǎn)業(yè)良好的發(fā)展機遇，狄耐克將繼續(xù)以新質(zhì)生產(chǎn)培育為戰(zhàn)略支點，聚焦腦電波交互核心技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)化落地，構(gòu)建從技術(shù)研發(fā)、場景應(yīng)用與生態(tài)協(xié)同的全鏈條發(fā)展體系，推動腦電波交互技術(shù)從實驗室走向產(chǎn)業(yè)化。
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