脑是典型的复杂信息处理系统。对脑的解密是人类自然科学的“终极疆域”，其衍生技术可引领神经科学、医学、新型智能理论以及未来计算等多个领域。脑机接口概念在20世纪70年代就被提出，是指在人或动物大脑与外部设备之间创建的直接连接，实现脑与设备的信息交换。数字孪生则是基于计算机技术构建一个数字孪生脑。
相关研究者认为，脑机接口技术是通向数字孪生的“钥匙”。大脑由神经元搭建起来，是一个有很多脑区或神经元层次交互的系统，利用数学公式将大脑结构解析，刻画出大脑内部的交互，通过计算机开展大规模的数值计算，能够形成一个小到神经元突触的某个层次、大到跨脑区环路甚至全脑的数字孪生模型。
“脑机接口好比一扇窗口，打开这扇窗户，我们就能窥探大脑如何活动。”电子科技大学生命科学与技术学院教授徐鹏表示，为研究大脑功能解码，他开展了一项实验：实验者戴上一个紧贴头皮《加拿大2.0》的帽子，帽子上密布的电极对脑电信号进行采集，计算机运用算法对采集到的脑电信号进行解码、读取实验者的心情，得出“高兴”“正常”“悲伤”三种结论。再通过神经反馈或物理刺激调控，帮助实验者调整情绪状态。
“脑机接口研究还在早期，还面临几个挑战，比如是否有简单有效的方式采集大脑信号，如何对信号解码。大脑和计算机的交互机制也有待探索。”徐鹏说，这项研究的长远价值在于探索大脑的运转机理，推动人类设计出更加高效的神经网络技术，实际意义在于揭示脑卒中以及自闭症、抑郁症等精神疾病的发病机理，为患者提供个性化诊疗方案。
脑机接口关注的是大脑与计算机的交互，而数字孪生关注的是计算机对实体世界的数字化建模和仿真。“能不能从结构和功能上构建一个与真实大脑相似的生物模型，并再现一些自发的脑活动与脑功能？实际上是可以的。”电子科技大学生命科学与技术学院教授郭大庆表示，目前学界从神经系统或者脑动力学着手，已能部分实现大脑的数字孪生。但该项研究还处于初步阶段，从微介观水平构建全脑系统仍任重道远，其难点在于脑系统的复杂性以及对算力的巨大需求。
郭大庆分析说，有了数字孪生，就可以探索不同脑区之间的大尺度计算，了解并掌握大脑内部的整合规则和基本原理，利用生物脉冲神经网络构建相关智能模型。郭大庆团队正在开展大尺度脑活动动力学建模和机器学习探索，该模型有助于解析脑功能和脑疾病，发展类脑算法。
