近期，狄耐克（300884）脑机交互事业部彭俊仁博士在《Annals of the New York Academy of Sciences》 发表题为"Shared autonomy between human electroencephalography and TD3deep reinforcement learning:A multi-agent copilot approach(人类脑电图与TD3深度强化学习的多智能体共同控制方法)"的论文。根据调 查发现，约15%-30%用户因生理差异无法有效操作传统脑机接口系统，现有脑机接口只计算人类的内部 脑电活动，未把环境因素考虑在内。因此，狄耐克脑机交互事业部提出了一种基于深度强化学习的主动 式脑机接口共同控制方案，通过人类与AI代理的协同决策，为脑机接口普适化提供新范式。下一步， 狄耐克将聚焦脑电波交互核心技术突破与产业化落地，推动脑电波交互技术从实验室走向产业化。(人 民财讯) ...