人民財(cái)訊7月2日電，狄耐克今日官微消息，近期，狄耐克腦機(jī)交互事業(yè)部彭俊仁博士在《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(qiáng)化學(xué)習(xí)的多智能體共同控制方法）”的論文。根據(jù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，約15%-30%用戶因生理差異無(wú)法有效操作傳統(tǒng)腦機(jī)接口系統(tǒng)，現(xiàn)有腦機(jī)接口只計(jì)算人類的內(nèi)部腦電活動(dòng)，未把環(huán)境因素考慮在內(nèi)。因此，狄耐克腦機(jī)交互事業(yè)部提出了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的主動(dòng)式腦機(jī)接口共同控制方案，通過(guò)人類與AI代理的協(xié)同決策，為腦機(jī)接口普適化提供新范式。下一步，狄耐克將聚焦腦電波交互核心技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)化落地，推動(dòng)腦電波交互技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)化。