应我系陈勋教授的邀请，杜克大学的刘冰博士于2021年12月17日上午为我系师生做了题为《Neural Prosthetic Learning with closed-loop decoder adaptation》的研究生高水平学术讲座，感兴趣的师生线上听取了此次报告。

刘冰博士首先从猴子凭“意念”操纵机械臂抓取食物的视频案例出发，介绍了脑机接口领域的相关背景知识及目前存在的挑战。针对现有的挑战，刘冰博士围绕其所在实验室正在开展的前沿性工作：将神经适应(大脑学习)和解码器适应(机器学习)相融合得到一个“双学习系统”，并应用这样一个脑机融合的系统来促进BMI的应用而展开。首先具体介绍了其实验室提出的闭环自适应解码器（Closed-Loop Decoder Adaptation，CLDA）方法在神经信息解码中的重要性和优势。 CLDA可以极大地提高BMI控制系统的初始识别率，实现即插即用；也可以实现BMI系统的鲁棒性；同时机器学习不会阻碍大脑学习的进行，且通过大脑学习可以进一步提高BMI的效果。另外脑机融合的方法的优势之一是在遇到干扰时，仍能保持之前的学习技巧，继续探索新的神经编码模式。

讲座的最后刘冰博士展望了他未来的科研方向，刘冰博士预计未来将科研重心放在下一代脑机融合领域在实际临床中的应用问题，刘冰博士希望从神经信息编解码角度开始研究神经元群体信息，以及神经信息的群体解码。最后刘博士呼吁拥有不同专业背景的人才一起加入，共同攻克这个艰难的问题。

讲座结束后，刘冰博士针对在场师生们提出的问题作出了细致地解答。刘冰博士深入浅出地讲解赢得了师生们的一致好评，讲座最终在热烈的氛围中圆满结束。

报告人简介：
刘冰博士，现工作于美国杜克大学Lisberger 实验室。研究方向是非人灵长类的植入式脑机接口和计算神经科学。博士毕业于中科院生物物理所，之后分别于芝加哥大学的Osborne实验室和加州大学伯克利分校Carmena实验室做博士后，从事非人灵长类动物视觉运动系统编解码机制的研究和基于神经学习的脑机接口、脑机融合系统的研究。