近期，狄耐克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 TD3 deep 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）