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현재 신경망 알고리즘이 의존하는 전자 장치는大量의 처리 능력이 필요하기 때문에, 이러한 인공 지능 (AI) 시스템은 여전히 인간의 뇌와 실시간으로 감각 정보나 환경과 상호 작용하는 처리 능력에서 동등한 수준에 도달하지 못했습니다.
이러한 도전을 극복하는 열쇠는 신경 형태의 공학, 즉 인공 지능과 자연 지능을 결합하는 새로운 접근 방식에 있을 수 있습니다. 취리히 대학교, ETH 취리히, 및 대학병원 취리히의 연구자들은 신경 형태의 기술을 기반으로 하는 칩을 개발하기 위해 이 접근 방식을 사용하고 있으며, 칩은 정확하게 복잡한 생체 신호를 인식할 수 있습니다.
새로운 연구는 Nature Communications에 발표되었습니다.
HFO 감지
연구 팀은 이전에 기록된 고주파 수축 (HFOs)을 성공적으로 감지하기 위해 이 기술을 사용했습니다. 이는 뇌 내 전기 도금을 사용하여 측정됩니다. HFO는 뇌 조직의 간질 발작을 식별하는 데 신뢰할 수 있는 것으로 입증되었습니다.
연구 팀은 뇌의 자연 신경망, 즉 스파이킹 신경망 (SNN)을 시뮬레이션하여 HFO를 감지하기 위한 알고리즘을 설계했습니다. 그런 다음 SNN을 매우 에너지 효율적인 전극을 통해 신호를 수신하는 작은 하드웨어에 구현했습니다.
이 효율성으로 인해 인터넷이나 클라우드 컴퓨팅에 의존하지 않고 매우 높은 시간 분해능으로 계산을 수행할 수 있습니다.
Giacomo Indiveri는 취리히 대학교 및 ETH 취리히의 신경 정보학 연구소의 교수입니다.
“우리의 설계는 생물학적 신호의 시공간 패턴을 실시간으로 인식할 수 있도록 합니다.” Indiveri는 말합니다.
실제 사용
연구자들은 이제 새로운 발견을 사용하여 HFO를 실시간으로 신뢰성 있게 인식하고 모니터링할 수 있는 전자 시스템을 개발하려고 합니다. 연구 팀에 따르면, 이 도구가 수술실에서 추가적인 진단 도구로 사용되는 경우 신경 외과적 개입의 결과를 개선할 수 있습니다.
HFO 인식은 다른 분야에도 영향을 미칠 수 있으며, 연구 팀의 장기 목표는 간질을 모니터링하는 장치를 개발하는 것입니다. 이러한 종류의 장치는 병원 환경 외부에서 사용할 수 있으며, 여러 주 또는 달 동안 많은 전극에서 신호를 분석할 수 있습니다.
“우리는 저에너지 무선 데이터 통신을 설계에 통합하고 싶습니다. 예를 들어, 휴대폰에 연결하기 위해” Indiveri는 말합니다.
Johannes Sarnthein은 대학병원 취리히의 신경 생리학자입니다.
“이러한 종류의 휴대용 또는 이식 가능한 칩은 발작의 발병률이 더 높거나 낮은 기간을 식별할 수 있습니다. 이는 개인화된 의료를 제공할 수 있도록 해줍니다” Sarnthein은 말합니다.
간질에 대한 연구는 취리히 간질 센터 및 간질 수술의 일부인 대학병원 취리히, 스위스 간질 클리닉, 및 취리히 아동병원 간의 파트너십에서 진행되고 있습니다.
