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近期，狄耐克腦機交互事業部的彭俊仁博士在百年名刊《Annals of the New York Academy of Sciences》發表題為：

“Shared autonomy between human electroencephalography and TD3 deep reinforcement learning: A multi-agent copilot approach（人類腦電圖與TD3深度強化學習的多智能體共同控制方法）”的論文。 

狄耐克腦機交互事業部彭俊仁博士于ANNALS期刊發表論文

據悉，《Annals of the New York Academy of Sciences》 是由紐約科學院出版的一本綜合性期刊，從 1877 年出版至今，已有100多年的歷史。該刊就當前科學興趣的研究提供多學科視角，對更廣泛的科學界和整個社會產生深遠影響，被全球三大科技文獻檢索系統之一的SCI所收錄，是全球頂級多學科期刊。

根據調查發現，約15%-30%用戶因生理差異無法有效操作傳統腦機接口系統，現有腦機接口只計算人類的內部腦電活動，未把環境因素考慮在內。因此，狄耐克腦機交互事業部的彭俊仁博士提出了一種基于深度強化學習的主動式腦機接口共同控制方案，通過人類與AI代理的協同決策，為腦機接口普適化提供新范式。

彭博士研究發現，通過多智能體協同機制融合主動腦機接口與深度強化學習，能夠顯著提升復雜環境下的控制性能：

1、根據實驗表明，該混合模型相比單一腦機接口，可降低用戶認知負荷10.81%。

2、通過引入環境感知模塊，系統實現了動態自適應控制，使整體系統性能相較于單獨使用腦機接口提升了2.7倍。

3、這種創新的人機協同范式可為醫療康復、智能輔助等領域提供通用技術解決方案，如電動輪椅、康復機器人等產品應用。

這是狄耐克腦機交互事業部彭俊仁博士在國際權威期刊發表的第二篇論文，亦是對狄耐克在腦電波交互領域的科研工作的階段性認可。面對腦電波交互產業良好的發展機遇，狄耐克將繼續以新質生產培育為戰略支點，聚焦腦電波交互核心技術突破與產業化落地，構建從技術研發、場景應用與生態協同的全鏈條發展體系，推動腦電波交互技術從實驗室走向產業化。