Dispositivo Eficiente em Energia Feito de Neurônios Artificiais Pode Decodificar Ondas Cerebrais

Os dispositivos eletrônicos nos quais os algoritmos de rede neural atuais dependem exigem uma grande quantidade de poder de processamento, o que significa que esses sistemas de inteligência artificial (IA) ainda estão longe de estar em pé de igualdade com o cérebro humano no processamento de informações sensoriais ou interações com o ambiente em tempo real.

A chave para superar esse desafio pode envolver a engenharia neuromórfica, que é uma nova abordagem que combina inteligência artificial e natural. Pesquisadores da Universidade de Zurique, da ETH Zurique e do UniversityHospital Zurique estão confiando nessa abordagem para desenvolver um chip baseado em tecnologia neuromórfica, com o chip reconhecendo com precisão e confiabilidade sinais biossenoidais complexos. 

A nova pesquisa foi publicada em Nature Communications. 

Detecção de HFO

A equipe usou a tecnologia para detectar com sucesso oscilações de alta frequência (HFOs) previamente registradas, que são medidas com um eletroencefalograma intracraniano (iEEG). HFOs provaram ser confiáveis na identificação de tecido cerebral responsável por convulsões epilépticas. 

A equipe simulou a rede neural natural do cérebro, que é chamada de rede neural de disparo (SNN), para projetar um algoritmo para detectar HFOs. Eles então implementaram o SNN em um pequeno pedaço de hardware que recebe sinais neurais por meio de eletrodos, que são extremamente eficientes em energia. 

Devido a essa eficiência, cálculos podem ser feitos com uma resolução temporal muito alta, sem depender da internet ou computação em nuvem. 

Giacomo Indiveri é professor no Instituto de Neuroinformática da UZH e da ETH Zurique.

“Nosso design nos permite reconhecer padrões espaciotemporais em sinais biológicos em tempo real,” diz Indiveri. 

Usos na Vida Real

Os pesquisadores agora estão procurando usar as novas descobertas para desenvolver um sistema eletrônico que possa reconhecer e monitorar HFOs em tempo real. De acordo com a equipe, se a ferramenta for usada como uma ferramenta de diagnóstico adicional em salas de operação, ela poderia melhorar o resultado de intervenções neurocirúrgicas. 

O reconhecimento de HFO também pode impactar outros campos, com o objetivo de longo prazo da equipe sendo o desenvolvimento de um dispositivo para monitorar epilepsia. Esse tipo de dispositivo poderia ser usado fora do ambiente hospitalar, tornando possível analisar sinais de um grande número de eletrodos durante várias semanas ou meses. 

“Queremos integrar comunicações de dados sem fio de baixa energia no design — para conectá-lo a um telefone celular, por exemplo,” diz Indiveri. 

Johannes Sarnthein é um neurofisiologista do UniversityHospital Zurique. 

“Um chip portátil ou implantável como este poderia identificar períodos com uma taxa mais alta ou mais baixa de incidência de convulsões, o que permitiria que entregássemos medicina personalizada,” diz Sarnthein. 

A pesquisa sobre epilepsia está sendo realizada no Centro de Epileptologia e Cirurgia de Epilepsia de Zurique, que faz parte de uma parceria entre o UniversityHospital Zurique, a Clínica Suíça de Epilepsia e o Hospital Infantil da Universidade de Zurique.