Dispositif économe en énergie réalisé à partir de neurones artificiels peut décoder les ondes cérébrales

Les appareils électroniques sur lesquels reposent les algorithmes de réseaux de neurones actuels nécessitent une grande quantité de puissance de traitement, ce qui signifie que ces systèmes d’intelligence artificielle (IA) sont encore loin d’être à la hauteur du cerveau humain pour traiter les informations sensorielles ou interagir avec l’environnement en temps réel.

La clé pour surmonter ce défi pourrait résider dans l’ingénierie neuromorphique, qui est une nouvelle approche qui combine l’intelligence artificielle et naturelle. Les chercheurs de l’Université de Zurich, de l’ETH Zurich et de l’Hôpital universitaire de Zurich s’appuient sur cette approche pour développer une puce basée sur la technologie neuromorphique, la puce reconnaissant avec précision et fiabilité des biosignaux complexes.

Les nouvelles recherches ont été publiées dans Nature Communications.

Détection des HFO

L’équipe a utilisé la technologie pour détecter avec succès des oscillations à haute fréquence (HFO) précédemment enregistrées, qui sont mesurées avec un électroencéphalogramme intracrânien (iEEG). Les HFO se sont avérés fiables pour identifier le tissu cérébral responsable des crises d’épilepsie.

L’équipe a simulé le réseau de neurones naturel du cerveau, appelé réseau de neurones à impulsions (SNN), pour concevoir un algorithme de détection des HFO. Ils ont ensuite mis en œuvre le SNN dans un petit morceau de matériel qui reçoit des signaux neuronaux via des électrodes, qui sont extrêmement économes en énergie.

En raison de cette efficacité, les calculs peuvent être effectués avec une résolution temporelle très élevée sans avoir recours à Internet ou au cloud computing.

Giacomo Indiveri est professeur à l’Institut de neuroinformatique de l’UZH et de l’ETH Zurich.

« Notre conception nous permet de reconnaître des modèles spatio-temporels dans les signaux biologiques en temps réel », déclare Indiveri.

Utilisations dans la vie réelle

Les chercheurs cherchent maintenant à utiliser les nouvelles découvertes pour développer un système électronique capable de reconnaître et de surveiller les HFO en temps réel. Selon l’équipe, si l’outil est utilisé comme outil de diagnostic supplémentaire dans les salles d’opération, il pourrait améliorer les résultats des interventions neurochirurgicales.

La reconnaissance des HFO pourrait également avoir un impact sur d’autres domaines, l’objectif à long terme de l’équipe étant de développer un dispositif de surveillance de l’épilepsie. Ce type de dispositif pourrait être utilisé en dehors de l’hôpital, permettant d’analyser les signaux de nombreux électrodes sur plusieurs semaines ou mois.

« Nous voulons intégrer des communications de données sans fil à faible énergie dans la conception – pour la connecter à un téléphone portable, par exemple », déclare Indiveri.

Johannes Sarnthein est neurophysiologue à l’Hôpital universitaire de Zurich.

« Une puce portable ou implantable comme celle-ci pourrait identifier les périodes avec un taux d’incidence plus élevé ou plus faible de crises, ce qui nous permettrait de délivrer une médecine personnalisée », déclare Sarnthein.

La recherche sur l’épilepsie a lieu au Centre zurichois d’épileptologie et de chirurgie de l’épilepsie, qui fait partie d’un partenariat entre l’Hôpital universitaire de Zurich, la Clinique suisse d’épilepsie et l’Hôpital pédiatrique universitaire de Zurich.