Acasă > Știri > Oamenii de știință construiesc cip artificial neuron, care pot recunoaște semnalele biologice în timp real

Oamenii de știință construiesc cip artificial neuron, care pot recunoaște semnalele biologice în timp real

O echipă de cercetare din Zurich a dezvoltat recent un dispozitiv compact, de economisire a energiei, realizat din neuroni artificiali care pot decoda undele cerebrale. Cipul utilizează date înregistrate de undele cerebrale ale pacienților cu epilepsie pentru a identifica care zone ale creierului provoacă convulsii. Aceasta deschide noi perspective de aplicare pentru tratament.











Algoritmii actuali de rețea neuronală produc rezultate impresionante și ajută la rezolvarea unui număr uimitor de probleme. Cu toate acestea, dispozitivele electronice utilizate pentru a rula aceste algoritmi necesită încă o putere de procesare imensă. Când vine vorba de procesarea în timp real a informațiilor senzoriale sau a interacțiunii cu mediul, aceste sisteme de inteligență artificială (AI) pur și simplu nu pot concura cu creierul real. Și ingineria neuromorfică este o metodă nouă promițătoare care construiește o punte între inteligența artificială și inteligența naturală.

O echipă de cercetare interdisciplinară la Universitatea din Zurich, Eth Zurich și Spitalul Universitar din Zurich a folosit această metodă pentru a dezvolta un cip bazat pe tehnologia neuromorfă care poate identifica în mod fiabil și cu precizie semnalele biologice complexe. Oamenii de știință au reușit să utilizeze această tehnologie pentru a detecta cu succes oscilațiile de înaltă frecvență de înaltă frecvență (HFO). Aceste valuri specifice, măsurate folosind electroencefalografie intracraniană (IEEG), s-au dovedit a fi biomarkeri promițători pentru identificarea țesutului creier care provoacă convulsii.

Cercetătorii au proiectat mai întâi un algoritm pentru a detecta HFO prin simularea rețelei naturale neuronale a creierului: o mică rețele neuronale de spike (SNN). Al doilea pas este de a implementa SNN într-un hardware de dimensiuni de unghii care primește semnale neuronale prin electrozi. Spre deosebire de computerele tradiționale, are o eficiență energetică imensă. Acest lucru face ca calculele cu o rezoluție de timp foarte mare, fără a se baza pe Internet sau cloud Computing.

Giacomo Indiveri, profesor la Institutul de Neuroinformatică de la Universitatea din Zurich și Eth Zurich, a declarat: "Designul nostru ne permite să recunoaștem modelele spatiotemporale în semnale biologice în timp real".

Cercetătorii intenționează acum să-și folosească rezultatele pentru a crea un sistem electronic de identificare și monitorizare în mod fiabil în timp real. Când este utilizat ca un instrument de diagnosticare suplimentar în camera de operație, sistemul poate îmbunătăți rezultatele intervențiilor neurochirurgicale.

Cu toate acestea, aceasta nu este singura zonă în care identificarea HFO poate juca un rol important. Scopul pe termen lung al echipei este de a dezvolta un dispozitiv pentru monitorizarea epilepsiei care poate fi utilizată în afara spitalului, ceea ce va face posibilă analizarea semnalelor unui număr mare de electrozi în câteva săptămâni sau luni.

Johannes Sarnthein, un neurofiziolog la Spitalul Universitar din Zurich, explică: "Vrem să integrăm comunicarea cu date fără fir cu energie redusă în proiectare - de exemplu, pentru a le conecta la un telefon mobil. Un chip portabil sau implantabil, cum ar fi acest lucru poate recunoaște o rată mai mare de confiscare. Perioade mari sau joase, care ne vor permite să oferim medicamente personalizate. "