Model dan platform AI
Perangkat Hemat Energi yang Terbuat dari Neuron Buatan Dapat Menerjemahkan Gelombang Otak

Perangkat elektronik yang digunakan oleh algoritma jaringan saraf saat ini memerlukan sejumlah besar daya pengolahan, yang berarti sistem kecerdasan buatan (AI) ini masih jauh dari kemampuan otak manusia dalam mengolah informasi sensorik atau interaksi dengan lingkungan dalam waktu nyata.
Kunci untuk mengatasi tantangan ini mungkin melibatkan teknik neuromorfik, yang merupakan pendekatan baru yang menggabungkan kecerdasan buatan dan alami. Peneliti di Universitas Zurich, ETH Zurich, dan UniversityHospital Zurich menggunakan pendekatan ini untuk mengembangkan chip berbasis teknologi neuromorfik, dengan chip yang secara akurat dan dapat diandalkan mengenali sinyal biosignals yang kompleks.
Penelitian baru ini diterbitkan di Nature Communications.
Deteksi HFO
Tim menggunakan teknologi ini untuk mendeteksi osilasi frekuensi tinggi (HFO) yang telah direkam sebelumnya, yang diukur dengan elektroensefalografi intrakranial (iEEG). HFO telah terbukti dapat diandalkan dalam mengidentifikasi jaringan otak yang bertanggung jawab atas kejang epilepsi.
Tim mensimulasikan jaringan saraf alami otak, yang disebut jaringan saraf berdenyut (SNN), untuk merancang algoritma untuk mendeteksi HFO. Mereka kemudian menerapkan SNN pada sepotong perangkat keras kecil yang menerima sinyal saraf melalui elektroda, yang sangat hemat energi.
Karena efisiensi ini, perhitungan dapat dilakukan dengan resolusi waktu yang sangat tinggi tanpa bergantung pada internet atau komputasi awan.
Giacomo Indiveri adalah profesor di Institut Neuroinformatika UZH dan ETH Zurich.
“Desain kami memungkinkan kami untuk mengenali pola spatiotemporal dalam sinyal biologis secara waktu nyata,” kata Indiveri.
Penggunaan Nyata
Peneliti sekarang berusaha untuk menggunakan temuan baru ini untuk mengembangkan sistem elektronik yang dapat mengenali dan memantau HFO secara waktu nyata. Menurut tim, jika alat ini digunakan sebagai alat diagnostik tambahan di teater operasi, maka dapat meningkatkan hasil intervensi bedah saraf.
Pengenalan HFO juga dapat mempengaruhi bidang lain, dengan target jangka panjang tim adalah pengembangan perangkat untuk memantau epilepsi. Perangkat seperti ini dapat digunakan di luar pengaturan rumah sakit, sehingga memungkinkan untuk menganalisis sinyal dari sejumlah besar elektroda selama beberapa minggu atau bulan.
“Kami ingin mengintegrasikan komunikasi data nirkabel berenergi rendah dalam desain — untuk menghubungkannya ke ponsel, misalnya,” kata Indiveri.
Johannes Sarnthein adalah neurofisiolog di UniversityHospital Zurich.
“Perangkat portabel atau implantable seperti ini dapat mengidentifikasi periode dengan tingkat kejadian kejang yang lebih tinggi atau lebih rendah, yang memungkinkan kami untuk menyampaikan obat yang dipersonalisasi,” kata Sarnthein.
Penelitian tentang epilepsi sedang dilakukan di Pusat Epileptologi dan Bedah Epilepsi Zurich, yang merupakan bagian dari kemitraan antara UniversityHospital Zurich, Klinik Epilepsi Swiss, dan Rumah Sakit Anak Universitas Zurich.












