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认知机器人2(2022)164脑-机接口黄丹丹a,王梅a,王建萍b,严嘉欣aaXi科技大学,西安710054b西安铁路局科学技术研究院aRT i cL e i nf o保留字:脑机接口量子计算人工智能神经技术混合应用程序a b sTR a cT近年来,量子计算与脑机接口的混合应用受到了研究者的广泛关注。随着神经技术和人工智能的发展,科学家们对脑机接口的研究越来越多,脑机接口技术在更多领域的应用逐渐成为研究热点。虽然脑机接口领域在过去几十年中发展迅速,但看似无关的脑机接口系统背后的核心技术和创新理念很少从与量子集成的角度进行总结。本文对量子计算与脑机接口的混合应用进行了详细的介绍,指出了目前存在的问题,并对混合应用的研究方向提出了建议。1. 介绍量子计算起源于1980年。Benio Schmidt [1]试图利用量子力学进行可逆计算以减少散热,而Feynman [2]则从高效量子模拟的角度独立提出了量子计算的概念。 鲜为人知的是,苏联科学家马宁[3]也在同一时期提出了量子计算的设想。由于其并行性,量子计算在处理和存储数据方面比经典计算更强大自1995年以来,量子计算逐渐成为国际上最热门的研究前沿,各种实现量子计算机的可能方案相继被提出[4]。图1显示了用于量子计算研究的 三种 不同 的 量子 电 路 [5]。脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是中枢神经系统与计算机之间的直接通信通道,不需要周围神经系统的帮助[6]。在这个意义上,任何在大脑和外部设备之间具有直接交互的系统都可以被认为是BCI系统。虽然早期的BCI技术为运动障碍提供了与环境沟通的工具随着神经技术和人工智能(AI)的快速发展,用于大脑与计算机之间通信的大脑信号已经从感觉、诱发电位和感知水平、事件相关电位发展到更高层次的认知(如目标导向意图),将BCI带入了混合智能的新时代[7]。当前和未来,脑机接口和量子计算是国际上重要的前沿研究热点,科学家越来越重视其综合应用研究。因此,本文将对量子计算和脑机接口的发展进行详细的回顾*通讯作者。电子邮件地址: wangm@ X ust.edu.cn(M. Wang)。https://doi.org/10.1016/j.cogr.2022.07.002接收日期:2022年5月30日;接收日期:2022年7月11日;接受日期:2022年7月11日2022年7月12日在线提供2667-2413/© 2022作者。Elsevier B. V.代表KeAi Communications Co. Ltd.提供的出版服务。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)可在ScienceDirect上获得目录列表认知机器人期刊首页:http://www.keaipublishing.com/en/journals/cognitive-robotics/D. Huang,M. Wang,J. Wang等人认知机器人2(2022)164165Fig. 1. 两个中的三个量子电路。本文总结了量子计算混合应用和脑机接口的发展。最后对未来量子计算与脑机接口技术的结合做了总结和展望。本文介绍了一份关于量子计算与脑机接口混合应用的研究报告,从量子计算相关算法和脑机接口的主要分类开始,然后是量子计算与脑机接口的智能应用,最后是混合应用本综述的其余部分安排如下,第二部分主要描述量子计算,包括量子计算的发展和量子计算的相关算法,第三部分主要描述脑机接口,包括脑机接口的分类和脑机接口的智能应用,第四部分主要描述量子计算和混合后的脑机接口的应用,包括递归量子神经网络和基于量子软计算的智能控制系统。第五部分介绍了量子计算和脑机接口目前存在的问题和未来的发展方向,第六部分对量子计算和脑机接口进行了总结和展望。2. 量子计算1982年,物理学家理查德·费曼(Richard Feynman)首次提出了量子计算的概念[8]。经过近40年的发展,量子信息、量子计算和量子模拟都取得了长足的进步,但近年来整个领域的发展呈现出不同的特点[9]。图2是量子计算的相关结构的图。在量子计算和量子模拟中,人们更注重包含的量子比特数,在保证量子运算保真度的前提下,增加量子比特数,最近的一些实验涉及的量子比特数达到几十个,接近大多数经典计算机可以模拟的量子比特数,可以实现所谓的量子优势或霸权[10]。然而,另一方面,每个实验平台与实际量子计算所需的数千个量子比特之间还有相当大的距离,量子逻辑门的保真度和量子计算的容错阈值仍有显著改进的空间[11]。Dijuenzo[12] 2000总结了实现量子计算的潜在物理系统需要满足的五个要求其中最重要的是系统应该具有可扩展的量子位。科学家曾表示,量子计算和量子信息是当代科学的前沿,具有广阔的发展前景[13]。接下来的部分主要从量子算法和量子计算应用两个方面进行阐述。2.1. 量子算法作为一种新兴的计算范式,量子计算有望解决经典计算机在组合优化、量子化学、信息安全和人工智能领域难以解决的技术问题[14]。目前,无论是量子计算的硬件还是软件都在持续快速发展,但预计通用D. Huang,M. Wang,J. Wang等人认知机器人2(2022)164166图二. 量子计算结构图。表1各种量子算法的优缺点量子算法名称优势缺点引用Shor大数分解算法量子并行计算,大大提高了计算速度不能保证每次运行都能得到正确的结果[19个]解线性方程组的Harrow-Hasidimlloyd对于一些特殊的线性方程组,它可以比经典算法快指数级处理这个问题的成本太高了[20个]Grover搜索算法与传统算法相比,其速度提高随着目标状态数与数据库对象总数之比的增加,算法的搜索成功概率迅速[21日]量子退火算法利用量子涨落产生的量子隧穿效应,摆脱局部最优,实现全局最优优化该算法收敛速度慢,执行时间长,算法性能依赖于初始值,对参数敏感[22日]量子计算在未来几年内不会实现[15]。因此,如何利用量子算法在短期内解决实际问题已成为量子计算领域的研究热点。量子算法是应用于量子计算机的算法。对于经典算法的困难问题,可以找到一些量子算法在有效时间内解决它们[16]。有的可以在一定条件下加速问题的求解,从而显示出量子算法的优势[17]。在量子计算中,量子算法是一种运行在真实量子计算模型上的算法,最常用的模型是量子电路计算模型。经典(或非量子)算法是一个有限的指令序列,或一个逐步解决问题的过程,其中每个步骤或指令都可以在经典计算机上执行[18]。建造量子计算机的主要目的之一是执行量子计算任务,即实现量子算法的运算。在过去的研究中,提出了各种量子算法,代表性的有Shor大数分解算法[19]、求解线性方程组的Harrow-Hassidimlloyd算法[20],以及Grover搜索[21]、量子退火算法[22]等,算法的优缺点见表1。典型的Grover搜索算法如图3所示,其中每条线表示一个量子比特,量子门操作由不同的正方形表示。D. Huang,M. Wang,J. Wang等人认知机器人2(2022)164167| ⟩|������������������������=1 ∑|���中国(1)√图三. Grover算法的原理图。量子算法是一个逐步的过程,其中每个步骤都可以在量子计算机上执行[23]。虽然所有的经典算法也可以在量子计算机上执行,量子算法通常使用一些基本特征, 比如量子叠加或量子纠缠。经典计算机无法避免的问题仍然无法用量子计算机解决[24]。量子算法可以比经典算法更快地解决一些问题[25],因为量子算法所使用的量子叠加和量子纠缠可能与经典计算机无法有效地相似,所以量子计算机可以用来解决一些在经典计算机上不可行的困难问题[26]。下面描述上述量子算法的算法步骤。(1) Shori. 求一个数 ,它需要与N相互相同,即满足gcd( ,N)= 1。 (最小公约数为1)ii. 求一个幂指数r,满足 r=1(modN)最小的r。(意思是,除以N,取最小r,对应于1的余数)iii. 如果r是偶数,则计算X=r/2(mod/N)。如果x+1≠ 0(mod/N),则{p,q}={gcd(x+1,N),gcd(x-1,N)},否则寻找另一个然后,重复上述过程,直到找到符合条件的对象。上面的算法需要不断尝试迭代,这在不确定图灵机上非常好,因为不确定图灵机可以同时寻找指数迭代,这样的加速可以抵消算法的指数复杂度[27(2) 求解线性方程线性方程组经过一定的格式转换后,可以用HHL算法求解,该算法主要包括以下三个主要步骤,需要使用右端项位、存储位和辅助位共三个寄存器i. 构造右端项量子态,对包括存储比特和右端项比特的左端项矩阵X的参数进行相位估计,并将左端项矩阵X的所有整数形式特征值转移到存储比特的基ii. 利用本征值执行一系列受控旋转,过滤出与本征值相关的所有量子态,并将本征值从存储位的基向量转移到振幅。iii. 对特征存储比特和右项比特进行反相估计,将存储比特幅值上的本征值合并到右项比特上,当测量辅助比特得到特定态时,在右项比特上求解量子态。(3) Grover搜索算法假设搜索任务有N=2n个合格的项目,每个项目通过分配一个从0到N-1的整数来索引。此外,假设有M个不同的有效输入,即有M个输入f(x)=1。这样,算法的步骤如下:i. 从状态中初始化的n个ii. 通过将H应用于寄存器中的每个量子位,准备均匀地堆叠寄存器:���−1最大值=0iii. 对寄存器进行N次最佳操作将O f的相位黑盒X与条件相移−1应用于解项。将H应用于寄存器中的每个量子位。条件相移-1应用于每个计算值。除了0之外的基本状态。 这可以用一个表示。运算−O 0,因为O 0仅表示对的条件相移。将H应用于寄存器中的每个量子位。iv. 度量寄存器用于获取一个很有可能成为解决方案的项的索引v. 检查它是否是一个有效的解决方案。如果没有,重新开始操作图3是Grover算法的示意图,表示经典-量子算法。每条线代表一个量子位,量子门操作用不同的正方形表示D. Huang,M. Wang,J. Wang等人认知机器人2(2022)164168见图4。离散变量量子神经网络的一般结构。(4) 量子退火算法量子退火算法主要是利用量子涨落机制,即量子隧穿效应来完成优化过程。量子退火算法的步骤表示如下[32]:i. 根据所要优化的问题,构造了量子系统的评价函数=+,即量子哈密顿函数。其中势能,也就是模拟退火算法中的评价函数,是动能。ii. 初始化每个参数,T0是量子退火的初始温度,Γ是横向场强度,变化的横向场强度引起不同量子态之间的量子跃迁,最大迭代次数为Maxsteps,初始化状态为x,对应的态能量为ππ(π)。iii. 随机扰动产生一个新的状态x���������������四. 计算能量差Δ Hq/r = Hq/r(k′)−Hq/r(k′)������和ΔHq/r = Hq/r(k′)−Hq/ r(k′)���,如果Δ Hq/r = 0或Δ Hq/r = 0,则系统接受新的解x=xv. 进行了降温操作,其变化规律与模拟减温时的温度效应相似,侧场强度变化规律为。Γ=Γ−(Γ0闪烁������������������������)。vi. 判断是否满足终止条件,如果满足r =0,则量子退火算法终止,否则,重复iii.2.2. 量子计算的应用量子计算结合了计算机科学和量子力学,是一个快速发展的研究领域[33量子计算的潜在力量在于态的叠加和纠缠,允许并行执行指数计算[35叠加和纠缠在计算和通信技术中非常有用由于这两种量子行为,经典计算机无法处理的特定问题可以通过量子计算机有效解决,例如量子计算在电力系统中的重要作用[37本文以量子神经网络为例,简要总结了量子计算的实际应用神经网络是一种数学模型[41],是生物神经系统的抽象,由称为神经元的自适应单元组成,这些单元由广泛的突触网络连接[42]。神经网络的基本元素是人工神经元,它是生物神经元的数学抽象[43]。当每个神经元被激活时,它会向连接的神经元释放神经递质,并改变这些神经元的电位。每个神经元都有一个阈值电位;当电位超过阈值时,神经元被激活[44]。人工神经网络是一组神经元,其中一些或全部以某种模式连接[45]。请注意,我们将神经元放在输入和输出上。这些输入和输出神经元不是前面描述的那些,而是依赖于学习问题。可能有或可能没有与它们相关的激活功能[46]。图4示出了离散变量量子神经网络的一般结构。与经典神经网络类似,深度量子神经网络也有输入、输出和L个隐藏层。经典计算机将量子态发送到量子神经网络,并对量子神经网络生成的输出分布进行采样。基于所得到的输出,参数被更新,直到在设置误差内实现期望的输出量子神经网络所考虑的问题类似于经典神经网络的过程,包括赋予量子信息任务、数据准备、数据嵌入、训练网络、优化参数,最终获得最佳概率[47]。为了用量子神经网络计算纠缠,目标应该是检测和量化纠缠的一般度量,无论量子态是离散的还是连续的[48]。D. Huang,M. Wang,J. Wang等人认知机器人2(2022)164169图五. 视觉诱发脑电图实验。以离散变量量子神经网络为例,它是量子感知器的量子电路,组织成隐层的幺正运算,作用于输入量子态,产生相应的输出量子态。该网络使用单独的量子位寄存器来参数化量子电路的输入和输出,并将量子神经元定义为两者之间的完全正映射在量子电路中实现经典人工神经元已被证明是可行的[49-50],由此得到的网络对量子计算具有普适性和可3. 脑机接口脑机接口技术是指一种新型的人机交互方法,它能使人在没有周围神经系统和肌肉组织参与的情况下,通过计算机等电子设备输出控制信号与外部环境进行交流[51]。它的目的是在人脑和机器之间建立一个直接的通信和控制通道[52沟通和控制外部世界的方法,以改善或进一步提高他们的生活质量。图5示出了使用EEG(EEG)帽进行视觉诱发刺激实验接受噪音刺激。近年来,脑机接口由于其众多的潜在应用而引起了学术界和公众越来越多的关注[54]。第二部分主要介绍了近年来脑-机接口的发展3.1. 传统BCIBCI的历史已经从早期的数字技术发展到今天在过去的十年中,脑科学和计算机技术的进步导致了BCI的令人兴奋的发展,其潜在的应用引起了越来越多的学者和公众的关注[57],从而使BCI成为应用科学的顶级研究领域。传统的基于EEG的BCI通常仅依赖于单个信号输入、单个感觉刺激或单个视觉刺激。 单一的大脑模式单模式脑机接口系统在脑信号处理的范式设计、算法和应用等方面都取得了很大的进展。BCI是一种将大脑活动产生的信号转换为控制信号而不涉及外周神经和肌肉的技术,并使用这些信号控制外部设备[58]。BCI系统由不同的连续过程组成,这些过程依次收集信号,从任务中提取所需的特征,从特征集中选择更相关的子集,对精神状态进行分类,并生成反馈信号。这些大脑信号的提取、解码和研究是在各种非侵入性监测技术的帮助下进行的,例如EEG、功能性磁共振成像和功能性近红外光谱[59]。表2描述了EEG BCI的一些分类器的属性[60]。这些技术的本质是低信噪比[63],因为大脑活动经常受到来自多个来源的环境,生理和活动特定噪声的干扰,称为在脑电图中,测量头皮上的电位可以反映神经元的活动,并可用于研究各种不同的大脑过程,如BCI。由于电场的快速传播速度,EEG信号具有良好的时间分辨率[663.2. 混合BCI传统的脑机接口系统一直面临着两个根本性的挑战:缺乏高的检测性能和控制命令问题。为此,研究人员提出了一种混合BCI来解决这些挑战。表3显示了传统BCI和混合脑机接口(hBCI)之间的性能本文主要讨论了hBCI的研究进展,总结了基于多脑模型的hBCI、多感觉hBCI和基于多模态信号的hBCI。通过分析最新的hBCI系统的一般原理、范式设计、实验结果、优势和应用,我们发现使用hBCI技术可以提高BCI的检测性能,实现多程度/多功能控制,明显优于单一模式BCI[68]。D. Huang,M. Wang,J. Wang等人认知机器人2(2022)164170表2一种用于EEG-BCI的分类器。名称和类型验证方案复杂处理能力精度灵敏度参考LSTM+ AttentionIntr主题网络由三层组成。每层有七个细胞98.3 ±0.995.9 ±1.7[第六十一章]深度学习交叉学科接下来是注意力层,然后是具有S型激活功能的全连接层。这使得所提出的网络在计算上强大而昂贵83.2 ±1.282.2 ±2.1信道相关内部主题对于特征提取,他们首先找到Pearson相关系数,然后用于估计PSD87.03它对滑动窗口的长度敏感,对分类器[六十二]CNN分类交叉效应接下来是一个CNN模型,一维卷积层,其中滤波器的大小与电极的数量相同。这里给出的CNN略少更复杂更快速83.93±9.21没有什么能阻止这种敏感表3传统脑机接口与混合脑机接口的区别传统BCI传统的脑-机接口存在许多不足。例如,基于运动想象的脑机接口需要受试者做大量的练习。基于P300位的脑机接口需要反复闪烁。基于稳态视觉诱发电位的脑机接口控制命令的数量受刺激频率等因素的影响[55-62]混合BCI使用hBCI技术可以提高BCI的分类精度,增加控制命令的数量比单模式脑机接口更好[68-73]基于上述问题,在下面的内容中,我们简要介绍了研究人员对混合BCI技术的应用我们已经知道,在处理基于HDL的BCI时需要考虑不同的选择特别是,用于检测心理任务的方法应首选便携式和非侵入性方法,如脑电图、磁脑造影或功能性磁共振成像。因此,BCI可以为神经肌肉疾病患者提供沟通和控制选择[69]。目前,脑电信号因其无创、易操作、成本相对低廉,是实现脑机接口系统在实际应用中最流行的方法[70]。已经开发了各种基于EEG的BCI应用程序,以促进严重残疾人的日常生活[71举几个最近的报道,在2020年,约翰霍普金斯大学医学院及其应用物理实验室,APL研究人员使四肢瘫痪者能够使用他们的“思想”同时控制两个机器人手臂拿起刀叉切蛋糕,然后将蛋糕送到他们的嘴里。其中一种很有前途的应用是基于EEG的脑控轮椅,它可以帮助残疾人,帮助他们自愿移动,并有可能提高他们的生活质量图6显示了实验中S1到每个目标的路径(左)和相应命令(右)的示例。受试者进行了几个适当的心理任务,以导航轮椅到目的地。受试者在行动和停止期间不执行任何心理任务[74]。3.3. BCI的智能应用如前所述,BCI经历了近半个世纪的发展,虽然在国际上已经广为人知,然而,对于公众来说,BCI在实际场景中的应用仍然非常有限[75]。无论是传统的还是混合的BCI都不意味着是智能BCI。目前的脑机接口并不智能甚至笨拙,与脑机接口用户不匹配,大大降低了用户对脑机接口控制的有效性,严重影响了脑机因此,脑机接口系统的智能化是脑机接口人因工程的必然要求。基于以上考虑,有必要在BCI系统中引入合适的AI新技术,赋予BCI系统一定的智能性,期望提升BCI系统的可用性。图图7显示了BCI和AI之间的关系。 图图7 a显示了BCI和AI的平行发展,这是两者之间的早期关系。图7b显示了BCI和AI的重叠发展阶段,其中BCI和AI负责两个功能,彼此独立和合作[77图7c示出了将AI引入BCI。典型的应用是将深度学习等机器学习算法引入BCI系统。图7d显示了将BCI引入AI,通常使用BCI作为AI系统的输入通道[79随着BCI和AI的进一步发展,两者交叉融合,通过AI可以增强BCI的智能性。一个智能BCI系统应该能够智能感知BCI用户状态和周边环境信息,并能理解和整合这些信息,然后进行判断和推理。D. Huang,M. Wang,J. Wang等人认知机器人2(2022)164171见图6。 实验样本。图第七章 BCI与AI的关系图。4. 量子计算与脑机接口的混合应用近年来,量子计算在其他领域的应用越来越受到国家和科研人员的重视。通过构造适当的量子算法,研究人员可以在可接受的时间内解决某些计算上困难的问题,例如大数分解和复杂路径搜索,这些问题对于经典计算机来说几乎是不可能的[81- 83]。这些问题的解决方案将对密码学[84]、大数据、机器学习[85]和人工智能[86-91]等信息领域产生深远的影响。例如,量子计算在人工智能中的应用[92]。一方面,大量的人工智能工具和思想可以用来解决复杂的量子问题。另一方面,量子计算也可能为改善、加速或创新人工智能提供前所未有的机会。接下来的部分主要介绍了量子计算和脑机接口的混合应用BCI和量子计算机无疑是历史上同时出现的前沿技术脑机接口是新一代人机交互和人机混合智能的核心技术,也是技术改变生命历程的里程碑。同时,脑机接口是人脑与计算机或其他设备之间建立的连接路径和控制通道,可以通过计算机接收信号人脑可以直接表达思想或控制其他设备,摆脱对外部神经的依赖D. Huang,M. Wang,J. Wang等人认知机器人2(2022)164172见图8。 RQNN模型的概念框架。和肌肉,真正实现用“心”控制设备,解放四肢。然而,由于量子计算和脑机接口的快速发展,两者的混合应用相对于其他领域较少[934.1. 递归量子神经网络文献[98]描述了一种受量子力学启发并结合薛定谔波动方程的神经信息处理结构。这种结构被称为递归量子神经网络(RQNN),可以将非平稳随机信号描述为时变波包。一个强大的无监督学习算法使RQNN能够有效地捕捉输入信号的统计行为,并估计隐藏在未知特性的噪声中的信号。RQNN滤波程序应用于基于两种类型的运动图像的脑机接口。其目标是在特征提取和分类之前对EEG信号进行滤波,以提高信号的可分离性。使用两步内外五元组交叉验证方法来选择主题的出租参数-特别是9个主题。研究表明,在多个会话中,与原始EEG或单独的Savitzky-Golay滤波EEG相比,受试者特定的RQNN EEG滤波显著改善了脑机接口性能[99]。BCI技术是一种通信手段,允许患有严重运动障碍的个人通过EEG或其他大脑信号与外部辅助设备进行通信最近,结合特征提取阶段,研究人员研究了基于Kullback-Leibler[100]常见空间模式[101]和贝叶斯学习的空间滤波算法,以解释信噪比非常低的EEG[102Coyle等人[104]报告了基于贝叶斯学习和使用公开可用EEG数据的空间滤波方法的广泛研究。神经网络和自组织模糊神经网络也被用于改善运动假想bbcis信号的可分性[105本文在递归量子神经网络的框架下,利用量子力学和神经网络理论对脑电信号进行预处理。EEG信号可以被认为是随机或随机过程实现[107]。当系统的精确描述不可用时,可以根据概率测度设计一个随机滤波器。Bucy在[108]中指出,随机滤波问题的每个解都涉及到观测系统状态空间上的时变概率密度函数(PDF)的计算RQNN模型的结构基于QM原理,薛定谔波动方程(SWE)[109]发挥了重要作用。该方法可以在线估计时变概率密度函数,从而估计和去除原始脑电信号中的噪声。在量子术语中,态表示状态,称为波函数或概率振幅函数。状态矢量的时间演化表示为���ℎ������(���,���) =������(���,���)(2)这是哈密尔顿算子或能量算子,并给出(λ/λt),其中2(即,,h)是普朗克常数[110]。这是与时空中点(x,t)处的量子物体相图8显示了RQNN模型的基本结构,其中每个神经元通过统一的高斯形式的量子激活函数来调制时空场,该函数从观察到的噪声输入信号中聚合信息。因此,SWE的解给出了激活函数。从数学的角度来看,时变一维非线性平面是一个描述动力学波包(PDF的模方波)的偏微分方程,通过实验,研究人员发现,对于具有三种不同噪声水平的直流信号,RQNN的滤波效果明显优于卡尔曼滤波器[112]。考虑到脑电信号的复杂性,改进了RQNN的学习结构和相关的无监督学习算法。基本方法是确保输入信号的统计行为被适当地传输到与网络的量子动力学响应相关联的波包[113]。D. Huang,M. Wang,J. Wang等人认知机器人2(2022)164173图第九章 具有分布式知识表示的人工智能控制系统的结构。4.2. 基于量子软计算的智能控制系统文献[114]描述了一种使用量子软计算技术设计智能控制系统的新方法。开发一种新形式的直接人机交流(包括情感、本能和直觉)和自动运动控制系统(图1)。 9)。随着智能手机的普及,BCI需要更先进的技术,这导致了这项技术的发展[115]。大脑是已知的最复杂的系统之一,需要我们深入研究。全脑模拟等电子工程使用超级计算等技术来实现大规模并行的皮质柱模拟。然而,随着社交技术的不断发展,所需要的是比超级计算更具可扩展性的平台(例如,量子计算),并可以让我们更好地了解大脑的复杂性[116]。大脑中发生的化学转化过程与量子力学原理所代表的过程以及代表它们的类似计算环境一样必要量子计算机的好处是它们可以存储和处理有关模拟量子系统的本地信息,从而提供很大的可扩展性[117]。软计算技术基于遗传算法、模糊神经网络和模糊逻辑推理。量子计算智能采用量子遗传搜索算法和量子神经网络。这些算法包括三个主要的操作。在遗传算法的选择中,交叉和变异算子被使用;在量子搜索算法中,叠加、纠缠和干涉被使用。在[118运动控制系统由四个功能组成:运动控制,工作规划,学习和识别。这三个子系统分别基于模糊控制、模糊神经网络和遗传算法。机器人研制中的实验结果表明,该方法对机器人的自主运动控制是非常有用5. 存在的问题和今后的方向当前社会,量子计算与脑机接口的混合应用发展迅速,但从具体实例来看,这方面的研究还不多,社会应用的时间很长,一些决定性问题还需要进一步研究。随着量子计算的不断发展,量子计算机有望成为下一代信息处理器,一旦实现,将有望为我们带来比现有经典计算机更强大的计算能力。然而,在与经典计算的比较和发展定位方面,D. Huang,M. Wang,J. Wang等人认知机器人2(2022)164174仅在某些经典计算不能或难以解决的问题上具有理论优势,尚未得到充分证明,在解决所有问题上并不优于经典计算。此外,量子计算机的复杂操控仍需要经典计算机辅助,而且在未来很长一段时间内,量子计算还无法完全取代经典计算,两者将长期并行、相辅相成。在脑机系统中,一边是大脑,一边是机器,大脑改变机器的状态,并控制外部设备实现一定的动作。这台机器也在试图改变大脑的状态,即根据观察到的大脑皮层的可塑性,只要给予一定量的信息或训练就可以改变大脑皮层神经网络的连接方式,将来可以用来减缓疾病的损害,或者用在健康人身上,提高人们的认知能力。然而,尽管脑机接口取得了诸多成果,但迄今为止基本上仍停留在实验室演示的水平,距离真正的商业化应用还有很长的路要走。脑机接口的挑战是非常多的。从基础研究的角度看,脑科学相关的很多事情还没有尘埃落定;从工程学的角度看,如何解读信号还有很多问题需要解决;从推广应用的角度看,脑机接口涉及复杂的伦理问题,这些都是脑机接口在发展过程中会遇到的挑战然而,经过现阶段的几次关键技术突破,研究界发表了多种脑机接口的研究报告,脑机接口的发展呈现指数级增长。一些所谓的黑科技公司不断发声,发表脑机接口的研究成果,似乎预示着脑机接口将在不久后迎来新的发展阶段通过以上对量子计算和脑机接口两个方面的分析,我们会发现,由于量子计算的复杂性和脑机接口的局限性,量子计算与脑机接口结合的研究比较困难,但随着量子计算和脑机接口的不断发展,两者的混合应用将成为现实,此外,量子计算与其他智能技术的结合也将成为未来研究的热点6. 结论本文综述了量子计算与脑机接口混合应用的研究进展。本文主要综述了量子计算和量子算法的研究现状,脑机接口的分类和智能应用,以及量子和脑机接口的综合应用。本文介绍了量子计算的四种经典算法及其优缺点,脑机接口的两种类型及其优缺点,以及量子计算和脑机接口在当前社会背景下的具体应用。到目前为止,各种智能技术已经逐渐将量子和脑机接口结合起来,比如自动导航系统和智能机器人已经与BCI结合此外,虽然建造实用的通用量子计算机的道路是曲折的,但我们相信,随着许多科学家和机械工程师探索量子信息领域的努力,它最终会实现。在过去的两年里,研究人员不仅在量子研究方面取得了更大的进展我们相信,未来的科学家将在这一领域取得重大进展竞争利益作者声明,他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系,可能会影响本文报告的工作。致谢本课题得到了中国学位与研究生教育学会B-2017 Y 0002 -170和陕西省重点研发项目GY-040的资助。引用[1]P. 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