Dispositivo efficiente energetico realizzato con neuroni artificiali in grado di decodificare le onde cerebrali

I dispositivi elettronici sui quali si basano attualmente gli algoritmi delle reti neurali richiedono una grande quantità di potenza di elaborazione, il che significa che questi sistemi di intelligenza artificiale (AI) sono ancora lontani dall’essere paragonabili al cervello umano per l’elaborazione delle informazioni sensoriali o delle interazioni con l’ambiente in tempo reale.

La chiave per superare questa sfida potrebbe risiedere nell’ingegneria neuromorfica, un nuovo approccio che combina intelligenza artificiale e naturale. I ricercatori dell’Università di Zurigo, dell’ETH Zurigo e dell’Ospedale universitario di Zurigo stanno utilizzando questo approccio per sviluppare un chip basato sulla tecnologia neuromorfica, in grado di riconoscere con precisione e affidabilità segnali biologici complessi.

La nuova ricerca è stata pubblicata su Nature Communications.

Rilevamento HFO

Il team ha utilizzato la tecnologia per rilevare con successo le oscillazioni ad alta frequenza (HFO) precedentemente registrate, misurate con un elettroencefalogramma intracranico (iEEG). Gli HFO si sono rivelati affidabili nell’identificazione del tessuto cerebrale responsabile delle crisi epilettiche.

Il team ha simulato la rete neurale naturale del cervello, chiamata rete neurale a picchi (SNN), per progettare un algoritmo di rilevamento degli HFO. Quindi, hanno implementato la SNN in un piccolo pezzo di hardware che riceve segnali neurali attraverso elettrodi, estremamente efficienti in termini di energia.

Grazie a questa efficienza, i calcoli possono essere eseguiti con una risoluzione temporale molto alta senza dover fare affidamento su internet o calcolo cloud.

Giacomo Indiveri è un professore presso l’Istituto di neuroinformatica dell’UZH e dell’ETH Zurigo.

“Il nostro design ci consente di riconoscere pattern spaziotemporali in segnali biologici in tempo reale”, afferma Indiveri.

Utilizzi nella vita reale

I ricercatori stanno ora cercando di utilizzare i nuovi risultati per sviluppare un sistema elettronico in grado di riconoscere e monitorare gli HFO in tempo reale. Secondo il team, se lo strumento viene utilizzato come strumento diagnostico aggiuntivo nei teatri operatori, potrebbe migliorare l’esito degli interventi neurochirurgici.

Il riconoscimento degli HFO potrebbe anche avere un impatto su altri campi, con l’obiettivo a lungo termine del team che è lo sviluppo di un dispositivo per il monitoraggio dell’epilessia. Questo tipo di dispositivo potrebbe essere utilizzato al di fuori dell’ambiente ospedaliero, rendendo possibile l’analisi dei segnali da un gran numero di elettrodi nel corso di settimane o mesi.

“Vogliamo integrare comunicazioni wireless a basso consumo energetico nel design — per connetterlo a un telefono cellulare, ad esempio”, afferma Indiveri.

Johannes Sarnthein è un neurofisiologo presso l’Ospedale universitario di Zurigo.

“Un chip portatile o impiantabile come questo potrebbe identificare periodi con un tasso di incidenza di crisi più alto o più basso, il che ci consentirebbe di somministrare una medicina personalizzata”, afferma Sarnthein.

La ricerca sull’epilessia si sta svolgendo presso il Centro di epilettologia e chirurgia dell’epilessia di Zurigo, che fa parte di una partnership tra l’Ospedale universitario di Zurigo, la Clinica svizzera per l’epilessia e l’Ospedale pediatrico universitario di Zurigo.