My Request:0Part

Domov > Novice > Znanstveniki gradijo umetni nevronski čip, ki lahko prepoznajo biološke signale v realnem času

Znanstveniki gradijo umetni nevronski čip, ki lahko prepoznajo biološke signale v realnem času

Raziskovalna skupina iz Züricha je pred kratkim razvila kompaktno, energetsko varčno napravo iz umetnih nevronov, ki lahko dekodirajo možganske valove. Čip uporablja podatke, zabeležene iz možganskih valov bolnikov z epilepsijo, da bi ugotovili, katera območja možganov povzročajo napade. To odpira nove možnosti za uporabo.

Trenutni nevronski omrežni algoritmi proizvajajo impresivne rezultate in pomagajo pri reševanju presenetljivega števila težav. Vendar pa elektronske naprave, ki se uporabljajo za vodenje teh algoritmov, še vedno zahtevajo veliko procesorsko moč. Ko gre za obdelavo senzoričnih informacij ali interakcije v realnem času z okoljem, te sistemi umetne inteligence (AI) preprosto ne morejo tekmovati z dejanskimi možgani. In nevromorfni inženiring je obetavna nova metoda, ki gradi most med umetno inteligenco in naravno inteligenco.

Interdisciplinarna raziskovalna skupina na Univerzi v Zürichu, Et Zürichu in University Bolnišnica Züricha je uporabljala to metodo za razvoj čipa na podlagi nevromorfne tehnologije, ki lahko zanesljivo in natančno identificira kompleksne biološke signale. Znanstveniki so lahko to tehnologijo uporabili za uspešno odkrivanje predhodno zabeleženih visokofrekvenčnih nihanj (HFO). Ti posebni valovi, merjeni z intrakranialno elektroencefalografijo (IEEG), so se izkazali za obetavne biomarkerje za identifikacijo možganske tkiva, ki povzroča napade.

Raziskovalci so najprej oblikovali algoritem, da bi zaznal HFO s simulacijo naravne nevronske mreže možganov: majhna tako imenovana nevronska mreža Spike (SNN). Drugi korak je izvajanje SNN v strojni opremi, ki velikosti žeblji, ki prejme nevronske signale prek elektrod. Za razliko od tradicionalnih računalnikov ima ogromno energetsko učinkovitost. To omogoča izračune z zelo visoko časovno resolucijo, ne da bi se zanašala na računalništvo z internetom ali v oblaku.

Giacomo Indiveri, profesor na Inštitutu za nevroinformatike na Univerzi v Zürichu in Et Zürichu, je dejal: "Naša zasnova nam omogoča, da prepoznamo ekstratemerna vzorce v bioloških signalih v realnem času."

Raziskovalci zdaj nameravajo uporabiti svoje ugotovitve, da bi ustvarili elektronski sistem za zanesljivo prepoznavanje in spremljanje HFOS v realnem času. Ko se uporablja kot dodatno diagnostično orodje v operacijskem prostoru, lahko sistem izboljša rezultate nevronizorških intervencij.

Vendar to ni edino področje, kjer lahko Identifikacija HFO igra pomembno vlogo. Dolgoročni cilj ekipe je razviti napravo za spremljanje epilepsije, ki se lahko uporablja zunaj bolnišnice, ki bo omogočila analizo signalov velikega števila elektrod v nekaj tednih ali mesecih.

Johannes Sarnthein, nevrofiziolog v Univerzi v Zürichu, pojasnjuje: "Želimo vključiti nizkoenergijske brezžične podatkovne komunikacije v zasnovo - na primer, da jo priključite na mobilni telefon. Prenosni ali implantacijski čip, kot je ta, lahko prepozna višjo stopnjo napadi. Visoka ali nizka obdobja, ki nam bodo omogočila, da zagotovimo osebno zdravilo. "