微波射频网 (MWRF.NET) 消息：近日，东南大学崔铁军院士团队联合华南理工大学李远清教授团队、新加坡国立大学仇成伟教授团队和北京大学李廉林教授团队，提出了一种基于P300电位检测的电磁脑机超表面（EBCM）范式，在国际上首次将基于P300的脑电诱发电位在电磁场域中无创地转化为数字编码信息，实现意念操控的无线通信与多种电磁调控。相关研究工作以《Directly wireless communication of human minds via non-invasive brain-computer-metasurface platform》为题发表在《eLight》上[1]，该论文的共同第一作者为东南大学马骞博士（现为至善博后）和华南理工大学高炜博士，李远清教授、仇成伟教授和崔铁军院士为共同通讯作者。
研究背景
近些年随着脑科学的发展，非侵入式脑机接口技术（BCI）设备可通过无创电极从头皮表层收集自发或特异诱发的脑电图(EEG)信号，进而解码操作员的意图并向受控设备发送命令，无需操作员的肌肉活动[2-4]。P300电位、稳态视觉诱发电位(SSVEPs)和感觉运动节律是基于脑电图的三种典型模式。基于P300的BCI可通过控制面板上相应按钮的闪光引起的P300电位来识别操作者的意图，该技术已广泛用于辅助残疾人操控设备和医疗康复应用中。
另外，超表面作为二维超材料，具有天然材料不具备的超常物理性质，可灵活调制电磁波的振幅、相位、极化和模式等特性，为操纵电磁波提供了极大的自由度。2014年崔铁军院士课题组率先提出的信息超表面[5]，弥合了电磁物理响应和超表面数字表征之间的鸿沟，为超表面现场可编程地动态操纵电磁波和处理数字信息提供了理论基础，课题组依靠长期以来在现场可编程信息超表面的理论积累的技术积淀，联合华南理工大学李远清教授团队，在国际上首次提出基于P300电位检测的电磁脑机超表面（EBCM），实现意念操控的无线通信与多种电磁调控。
创新研究
研究团队研发的EBCM平台主要由基于P300的BCI和2bit可编程信息超表面构成（如图1所示）。相关命令的显示器放置在操作者的面前，并且显示器中的每一个按钮代表着一种电磁编码模式，然后根据不同目标按键的闪烁，BCI可以将操作者的意识从基于P300的诱发电位转化为电磁域中的数字编码信息，这些信息可以通过可编程信息超表面以自动化和无线方式进一步处理和传输，可以实现视觉直接驱动的电磁波束扫描、多种空间波调制和模式编码。在视觉驱动波束扫描案例中，操作员可以通过简单地盯着天空中的各个方向，使用 EBCM 相应地引导电磁波束扫描。这种新型电磁方案可以进一步与增强现实（AR）技术相结合，并在自适应意念无线通信和智能雷达检测中找到更多应用。
图1 电磁脑机超表面（EBCM）的人脑意识操控电磁场原理
此外，研究团队设计并实验演示了基于EBCM的无线文本通信，如图2所示。研究团队为 BCI 操作员提供了一个文本 GUI，其中可视按钮直接编码为由“0”和“1”组成的特定编码序列。实验中采用具有高增益的单波束模式和低增益的随机散射模式实现超表面反射幅度的区分，分别对应于编码“1”（高幅度）和“0”（低幅度），用于无线信息传输。作为原型的证明，研究者展示了EBCM 通信系统中从一个操作员到另一个操作员的文本无线传输。操作员A作为文本发送者，通过目视EBCM图形用户界面上的字符按钮来发送字母。当目标字母从EEG信号中解码出来时，基于ASCII码的编码序列在FPGA上实现以切换时变模式，操控超表面向空间中发送信息，并由另一个操作员的EBCM接收、解调和呈现。
图2 基于电磁脑机超表面（EBCM）的无线通信
基于电磁脑机超表面（EBCM）的无线通信系统详细过程如图3所示，分别由发射和接收部分组成。在发射部分中，BCI将检测的EEG信号处理为FPGA的控制信号，进而操控可编程信息超表面向空中发送信息。在接收部分中，距离发射机1.3米的微带天线（MSA）将接收来自发射机的信号，并通过低噪放大器和检测模块处理成控制FPGA的数字编码，解调后的信息将显示在屏幕中的GUI，该系统也可以反向执行通信的过程。得益于可编程信息超表面强大的空间电磁波处理能力和BCI检测脑电波的敏捷，成功实现了基于电磁脑机超表面（EBCM）的无线通信系统。
图3 基于电磁脑机超表面（EBCM）的无线通信实验场景
脑机接口超表面突破了原有可编程超材料调控依赖人体动作指令输入的局限性，实现人脑意识化控制信息超材料电磁调控的全新架构，该工作将电磁波空间调控与脑机接口相结合，可能进一步开辟探索超表面、人脑智能和人工智能深度融合的新方向，从而构建新一代生物智能超表面系统。
研究团队介绍
通讯作者：
崔铁军，东南大学首席教授，中国科学院院士，IEEE Fellow，长期从事电磁超材料和计算电磁学的研究工作，是科睿唯安全球高被引学者。创建了信息超材料新体系，负责开发了自主可控的电磁专用仿真软件，取得了显著的经济效益与社会效益。研究成果入选2010年中国科学十大进展，作为第一完成人获2011年教育部自然科学一等奖、2014年国家自然科学二等奖、2016年军队科学技术进步一等奖、及2018年国家自然科学二等奖等。
共同第一作者：
马骞，东南大学信息科学与工程学院博士生，现为东南大学至善博后。
高炜，华南理工大学自动化科学与工程学院博士
参考文献
[1] Q. Ma, W. Gao, Q. Xiao, L. Ding, T. Gao, Y. Zhou, X. Gao, T. Yan, C. Liu, Z. Gu, X. Kong, Q. H. Abbasi, L. Li, C.-W. Qiu, Y. Li, T. J. Cui, Directly wireless communication of human minds via non-invasive brain-computer-metasurface platform, eLight 2022, 2 (1).
[2] A. Lenhardt, M. Kaper, H.J. Ritter, An adaptive P300‑based online brain–computer interface. IEEE Trans. Neural Syst. Rehabil. Eng. 16, 121–130(2008).
[3] G. Townsend, V. Platsko, Pushing the P300‑based brain–computer interface beyond 100 bpm: Extending performance guided constraints into the temporal domain. J. Neural Eng. 13, 026024 (2016).
[4] F.R. Willett, D.T. Avansino, L.R. Hochberg, J.M. Henderson, K.V. Shenoy,
High‑performance brain‑to‑text communication via handwriting. Nature 593, 249–254 (2021). https://doi.org/10.1038/s41586‑021‑03506‑2.
[5] T. J. Cui, M. Q. Qi, X. Wan, J. Zhao, and Q. Cheng, "Coding metamaterials, digital metamaterials and programmable metamaterials," Light-Science & Applications, vol. 3, p. e218, Oct 2014, Art. no. e218.