Vědci staví umělý neuronový čip, který může rozpoznat biologické signály v reálném čase

Současné algoritmy neuronové sítě produkují impozantní výsledky a pomáhají řešit ohromující počet problémů. Elektronická zařízení používaná k provozu těchto algoritmů však stále vyžadují obrovský výkon. Pokud jde o zpracování v reálném čase zpracování smyslových informací nebo interakce s životním prostředím, tyto systémy umělé inteligence (AI) jednoduše nemohou soutěžit se skutečným mozkem. A neuromorfní inženýrství je slibná nová metoda, která staví most mezi umělou inteligencí a přírodní inteligencí.

Interdisciplinární výzkumný tým na University of Curych, Eth Curych a Fakultní nemocnice zurichu využil této metodě, aby se vytvořil čip založený na neuromorfní technologii, která může spolehlivě a přesně identifikovat komplexní biologické signály. Vědci byli schopni využít tuto technologii, aby úspěšně zjistili dříve zaznamenané vysokofrekvenční oscilace (HFO). Tyto specifické vlny, měřené pomocí intrakraniální elektroencefalografie (IEEG) se ukázaly jako slibné biomarkery pro identifikaci mozkové tkáně, která způsobuje záchvaty.

Výzkumníci nejprve navrhl algoritmus detekovat HFO simulací přírodní neurální sítě mozku: malá tzv. Spike neuronová síť (SNN). Druhým krokem je implementace SNN v hardwaru velikosti nehtů, který přijímá neurální signály elektrodami. Na rozdíl od tradičních počítačů má obrovskou energetickou účinnost. To umožňuje výpočty s velmi vysokým časovým rozlišením, aniž by se spoléhla na internet nebo cloud computing.

Giacomo Indiveri, profesor na Institutu neuroinformatiky na univerzitě v Curychu a Eth Curychu, řekl: "Naším designem nám umožňuje rozpoznat spatiotemporální vzory v biologických signálech v reálném čase."

Výzkumníci nyní plánují využít své zjištění, aby vytvořili elektronický systém, aby spolehlivě identifikoval a monitoroval HFO v reálném čase. Při použití jako další diagnostický nástroj v operačním sále, může systém zlepšit výsledky neurochirurgických intervencí.

Nicméně, to není jediná oblast, kde identifikace HFO může hrát důležitou roli. Dlouhodobým cílem týmu je vyvinout zařízení pro monitorování epilepsie, které lze použít mimo nemocnici, která umožní analyzovat signály velkého počtu elektrod během několika týdnů nebo měsíců.

Johannes Sarnthein, neurofyziolog v Zurichské univerzitní nemocnici, vysvětluje: "Chceme integrovat nízkoenergetickou bezdrátovou datovou komunikaci v designu - například pro připojení k mobilním telefonu. Přenosný nebo implantabilní čip, jako je to může rozpoznat vyšší rychlost záchvatu. Vysoké nebo nízké období, které nám umožní poskytovat personalizovaný lék. "