Energeticky efektivní zařízení vytvořené z umělých neuronů může dekódovat mozkové vlny

Elektronická zařízení, na kterých současné algoritmy neuronových sítí závisí, vyžadují enormní množství výpočetního výkonu, což znamená, že tyto systémy umělé inteligence (AI) jsou stále daleko od toho, aby byly na stejné úrovni jako lidský mozek při zpracování senzorických informací nebo interakcí s prostředím v reálném čase.

Klíč k překonání této výzvy by mohl spočívat v neuromorfním inženýrství, což je nový přístup, který kombinuje umělou a přírodní inteligenci. Výzkumníci z Univerzity v Curychu, ETH Curych a Univerzitní nemocnice Curych se na tomto přístupu spoléhají, aby vyvinuli čip založený na neuromorfní technologii, se kterým čip přesně a spolehlivě rozpoznává komplexní biosignály. 

Nový výzkum byl zveřejněn v Nature Communications. 

Detekce HFO

Tým použil technologii k úspěšnému rozpoznání dříve zaznamenaných vysokofrekvenčních oscilací (HFO), které se měří intrakraniálním elektroencefalogramem (iEEG). HFO se ukázaly jako spolehlivé při identifikaci mozkové tkáně zodpovědné za epileptické záchvaty. 

Tým simuloval mozkovou přirozenou neuronovou síť, která se nazývá spiking neuronová síť (SNN), aby navrhl algoritmus pro detekci HFO. Poté implementovali SNN do malého kusu hardwaru, který přijímá neuronové signály prostřednictvím elektrod, které jsou extrémně energeticky efektivní. 

Díky této efektivitě lze výpočty provádět s velmi vysokým časovým rozlišením, aniž by se spoléhaly na internet nebo cloud computing. 

Giacomo Indiveri je profesor na Institutu pro neuroinformatiku Univerzity v Curychu a ETH Curych.

“Náš design umožňuje nám rozpoznat prostorově-časové vzorce v biologických signálech v reálném čase,” říká Indiveri. 

Reálné použití

Výzkumníci nyní chtějí použít nové poznatky k vývoji elektronického systému, který může spolehlivě rozpoznat a monitorovat HFO v reálném čase. Podle týmu by tento nástroj, pokud by se používal jako další diagnostický nástroj v operačních sálech, mohl zlepšit výsledek neurochirurgických zákroků. 

Rozpoznání HFO by mohlo mít dopad i na další oblasti, s tím, že dlouhodobým cílem týmu je vývoj zařízení pro monitorování epilepsie. Toto zařízení by se mohlo používat mimo nemocniční prostředí, což by umožnilo analyzovat signály z velkého počtu elektrod po několik týdnů nebo měsíců. 

“Chceme integrovat nízkoenergetické, bezdrátové datové komunikace do designu — aby se mohlo připojit k mobilnímu telefonu, například,” říká Indiveri. 

Johannes Sarnthein je neurofyziolog na Univerzitní nemocnici Curych. 

“Prenosné nebo implantovatelné čipy, jako je tento, by mohly identifikovat období s vyšší nebo nižší frekvencí záchvatů, což by umožnilo poskytovat personalizovanou medicínu,” říká Sarnthein. 

Výzkum na epilepsii probíhá na Curyšském centru pro epileptologii a epileptickou chirurgii, které je součástí partnerství mezi Univerzitní nemocnicí Curych, Švýcarskou epileptickou klinikou a Univerzitní dětskou nemocnicí Curych.