主讲嘉宾：王怡雯 教授

时间：2022年8月29日 周一上午10：30-12：00

地点：深圳大学丽湖校区A2-517

主持人：梁臻 助理教授

报告题目：运动脑机接口的自主任务学习 Autonomous task learning for motor brain machine interfaces

报告内容简介：

理想的脑机接口应该可以完成复杂的运动任务，并具有快速训练、高准确性和长期稳定性的能力。但由于行动的局限性、广泛的训练、频繁的重新校准、以及对新任务没有概括性等问题，目前的脑机接口系统仍然远远没有准备好用于常规的临床使用。我们开发了一系列核强化学习方法，以实现运动脑机接口具有智能学习能力，能够自主地连续适应和学习新的动作。核强化学习方法能够利用以前执行运动任务时学到的知识（例如，受试者的伸手移动下的正常控制状态），在受试者转换模式（纯脑控制、麻醉或瘫痪等状态）过程中有效地适应神经活动的变化。此外，我们进一步扩展核强化学习方法，引入内侧前额叶皮层活动作为内部指标，提高模型学习新任务的能力。我们的研究揭示了神经科学的神经可塑性和学习的本质，为设计自主学习解码器打开了大门，提供了从简单训练开始到复杂动作自主学习的可能。

报告嘉宾简介：

王怡雯分别于2001年和2004年在中国科技大学获得学士和硕士学位。2008年，在美国佛罗里达大学获得博士学位。随后，加入香港科技大学电子与计算机工程系，担任副研究员。2010年，加入浙江大学，担任副教授。2017年，加入香港科技大学电子与计算机工程系和化学与生物工程系，担任副教授。她的研究兴趣包括脑机接口的神经解码、自适应信号处理、计算神经科学、神经形态工程等。目前，担任IEEE brain publication分委员会主席，IEEE EMBS Neural Engineering Tech委员会主席，Brain Computer Interfaces Society董事会成员。担任IEEE Brain Newsletter的主编，Journal of Neural Engineering的编委，Frontiers in Human Neuroscience (Brain-Computer Interfaces)的副编，IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Engineering的副编。她曾是IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering的副编。拥有一项美国专利，发表国际著名期刊会议文章100多篇。