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P2 Direct Mind-Machine Teaming (Keynote)

直接心智-机器协同(Keynote)
ASPLOS Proceedings of the 28th ACM International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems, Volume 32023匹配度 0/10 · 该论文是关于脑机接口与直接心智-机器协同的系统设计愿景,关注功耗、延迟和带宽权衡,与用户研究的程序语言、静态分析、LLM/Agent 程序分析、浮点程序分析及贝叶斯程序分析方向完全无关。引用 0 inbox
Abhishek Bhattacharjee
crossref: 2026-09-12

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一句话:提出直接心智-机器协同愿景,并指出其依赖功耗、延迟与带宽精细权衡的计算机系统设计。

这篇主旨报告提出“直接心智-机器协同”的愿景:它有望帮助治疗脑部疾病、增强健康大脑的功能,并揭示大脑作为器官如何产生心智。实现这一目标的关键挑战在于设计计算机系统,使其能够在极严格的功耗、延迟和带宽约束下进行精细权衡,从而有效解码脑活动、刺激生物神经元并控制辅助设备。报告从系统设计角度阐明,脑机接口的闭环需求对硬件与体系结构提出了跨层协同要求。由于是 Keynote 摘要,文中未给出具体方法细节或实验评估结果,主要贡献在于提出研究议程与系统设计方向。

问题
如何通过直接心智-机器协同治疗脑疾病、增强健康大脑,并理解大脑如何产生心智。
方法
设计能在功耗、延迟和带宽之间进行精细权衡的计算机系统,以解码脑活动、刺激生物神经元并控制辅助设备。
评估
作为 Keynote 摘要,未给出具体评估或实验结果,仅提出愿景与系统设计需求。
原文摘要(Abstract)

Direct mind-machine teaming will help us treat brain disorders, augment the healthy brain, and shed light on how the brain as an organ gives rise to the mind. Delivering on this promise requires the design of computer systems that delicately balance the tight power, latency, and bandwidth trade-offs needed to decode brain activity, stimulate biological neurons, and control assistive devices most effectively.

链接与引用

DOI 原文 ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot10066,
  title = {Direct Mind-Machine Teaming (Keynote)},
  author = {Abhishek Bhattacharjee},
  booktitle = {ASPLOS},
  year = {2023},
  doi = {10.1145/3582016.3587050}
}