人工智能在脑机接口方面的应用研究

楚玏 关(加拿大麦克马斯特大学数学与统计学院，加拿大)

摘要

脑机接口（BCI）作为人机交互领域核心研究方向，长期面临着信号采集不稳定、解码效率有限以及算法泛化能力不足等挑战。为突破瓶颈，本文探讨了采用人工智能技术特别是生成式解码与深度学习建模等技术手段，可有效提升信号解析精度与交互实时性。基于AI赋能的脑机接口核心算法，并在此基础上提出了一种Light-GAN+VAE融合模型，依托公开数据及开展性能测试，结果表明，与传统AI算法相比，新模型在关键任务中的准确率提升超过20%。同时，研究还通过多场景下的系统开发与验证，进一步验证了方案的实用性。综上所述，本文有效借助AI算法，突破了脑机接口的传统技术瓶颈，全方位拉高了系统的实用表现与泛用性水平，可为产业化应用铺好前期基石。

关键词

人工智能；脑机接口；生成式解码；信号处理；算法优化

参考

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/bdai.v7i3.38184