My Request:0Part

Dom > Novosti > Naučnici grade umjetni neuronski čip koji mogu prepoznati biološke signale u stvarnom vremenu

Naučnici grade umjetni neuronski čip koji mogu prepoznati biološke signale u stvarnom vremenu

Istraživački tim iz Ciriha nedavno je razvio kompaktan uređaj koji štedi energiju izrađen od umjetnih neurona koji mogu dekodirati moždane valove. Čip koristi podatke snimljene iz mozga valova pacijenata sa epilepsijom kako bi identificirali koja područja mozga uzrokuju napadaje. Ovo otvara nove izglede za prijavu za liječenje.

Trenutni algoritmi neuronske mreže proizvode impresivne rezultate i pomažu u rješavanju zapanjujućeg broja problema. Međutim, elektronički uređaji koji se koriste za pokretanje ovih algoritama i dalje zahtijevaju ogromnu snagu za obradu. Kada je u pitanju obrada senzornih informacija ili interakcije u realnom vremenu, ove umjetne inteligencije (AI) sisteme jednostavno se ne mogu takmičiti sa stvarnim mozgom. I neuromorfni inženjering je obećavajuća nova metoda koja gradi most između umjetne inteligencije i prirodne inteligencije.

Interdisciplinarni istraživački tim na Univerzitetu u Cirihu i univerzitetskoj bolnici Zurich i Univerzitetska bolnica Cirich koristili su ovu metodu za razvoj čipa zasnovanog na neuromorfnoj tehnologiji koja može pouzdano i precizno identificirati složene biološke signale. Naučnici su mogli koristiti ovu tehnologiju za uspješno otkrivanje prethodno snimljene visokofrekventne oscilacije (HFO). Ovi specifični valovi, mjereni pomoću intrakranijalne elektroencefalografije (IEEG), pokazali su se obećavajući biomarkerima za identificiranje tkiva mozga koje uzrokuju napadaje.

Istraživači su prvi dizajnirali algoritam za otkrivanje HFO-a simuliranjem prirodne neuronske mreže mozga: malena takozvana Spike neuronska mreža (SNN). Drugi korak je implementacija SNN-a u hardveru veličine noktiju koji prima neuronske signale putem elektroda. Za razliku od tradicionalnih računara, ima ogromnu energetsku efikasnost. To čini izračun sa vrlo visokom vremenskom rezolucijom moguća bez oslanjanja na internet ili računarstvo u oblaku.

Giacomo Indiveri, profesor Instituta za neuroinformatiku na Univerzitetu u Cirihu i Et Zurich, rekao je: "Naš dizajn omogućava nam da prepoznamo spatoiotarne obrasce u biološkim signalima u stvarnom vremenu."

Istraživači sada planiraju koristiti svoje nalaze za stvaranje elektronskog sustava kako bi pouzdano identificirali i nadgledali HFO u stvarnom vremenu. Kada se koristi kao dodatni dijagnostički alat u operacijskoj sali, sistem može poboljšati rezultate neurohirurških intervencija.

Međutim, to nije jedino područje u kojem HFO identifikacija može igrati važnu ulogu. Dugoročni cilj tima je razviti uređaj za nadgledanje epilepsije koja se može koristiti izvan bolnice, što će omogućiti analizirati signale velikog broja elektroda u roku od nekoliko tjedana ili mjeseci.

Johannes Sarnthein, neurofiziolog u univerzitetskoj bolnici u Cirihu, objašnjava: "Želimo integrirati niskoenergetsku bežičnu komunikaciju podataka u dizajnu - na primjer, da biste ga povezali sa mobilnim telefonom. Prijenosni ili implantalni čip poput ovog može prepoznati veću brzinu oduzimanja. Visoki ili niski periodi, koji će nam omogućiti da pružimo personalizirani lijek. "