脑机接口
脑科学与技术是当前全球研究热点和难点。2013年以来，美国、欧盟、日本等纷纷开始实施“脑计划”，理解大脑运行机制并开发相关疾病诊疗方法。2021年底，中国脑计划正式实施，采用“一体两翼”布局，以研究脑认知的神经原理为主体，以研发重大脑疾病诊治新手段和脑机智能新技术为两翼，脑机接口是其中脑机智能新技术的重要内容。
脑机接口(Brain-Computer Interface, BCI)通过在人脑与外部设备(如计算机、机器人等)间建立直接连接通路，来实现神经系统和外部设备间信息交互与功能整合。简单来说，就是实现用意念控制机器。脑机交互是人机交互的终极手段，可以帮助残疾人修复视觉、听觉等感知功能和运动功能，让正常人工作生活更加健康高效。
实验室的研究目标是开发先进的信号处理和机器学习算法，实现精准、安全、隐私保护的无创脑机接口。近5年主要学术成果如下：
1) 脑电信号精准解码是脑机接口系统可用性的必要前提。针对脑电信号分类不精准的挑战，提出两种简单高效的数据对齐算法及多种迁移学习方法，降低不同用户脑电信号个体差异，从而可以使用其他用户脑电数据帮助当前用户更快更好地校准，提高分类精度3-20%，降低运算代价72-94%；针对脑电信号回归算法少的挑战，使用模糊集构造模糊类、自动把脑电分类问题中的信号处理和机器学习方法推广至回归，提高特征相关性2.6倍，降低回归误差10-20%。成果发表于Proceedings of the IEEE、IEEE TPAMI等，获IEEE汇刊和国内外会议等最佳论文奖6项，转化发明专利2项。团队蝉联2021-2022年基金委信息科学部、中国电子学会和清华大学共同举办的世界机器人大赛-BCI脑控机器人大赛（中国脑机接口比赛）技术赛全国特等奖（全国总冠军）。
2) 美国著名智库兰德公司2020年为美国防部提供的脑机接口军事应用评估报告指出，脑机接口对抗攻击危害巨大，但目前技术实现尚有困难。针对无创脑机接口安全待探究的挑战，揭示脑机接口分类和回归应用中的对抗攻击安全风险，施加微弱的干扰信号后，对抗攻击成功率接近100%；提出对应安全防御策略，对常见的FGSM和PGD对抗攻击的防御效果分别提升167倍和294倍。成果发表于《国家科学评论》、《国家科学进展》、《中国科学•信息科学》等，转化发明专利2项。
3) 欧盟《通用数据保护条例》和我国《个人信息保护法》都要求严格保护用户隐私。针对无创脑机接口隐私易泄露的挑战，提出无源域迁移学习等隐私保护策略，在严格保护用户数据隐私和模型隐私的前提下，脑电信号解码精度高于未考虑用户隐私保护的国际先进水平。
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