Энергоэффективное устройство, созданное из искусственных нейронов, может расшифровывать мозговые сигналы

Электронные устройства, на которые в настоящее время полагаются алгоритмы нейронных сетей, требуют огромного количества вычислительной мощности, что означает, что эти системы искусственного интеллекта (ИИ) все еще далеки от того, чтобы быть наравне с человеческим мозгом при обработке сенсорной информации или взаимодействии с окружающей средой в реальном времени.

Ключом к преодолению этого挑ения может стать нейроморфная инженерия, которая представляет собой новый подход, сочетающий искусственный и естественный интеллект. Исследователи из Университета Цюриха, ETH Цюриха и Университетской больницы Цюриха используют этот подход для разработки микросхемы на основе нейроморфной технологии, которая точно и надежно распознает сложные биосигналы.

Новое исследование было опубликовано в Nature Communications.

Обнаружение НЧО

Команда использовала эту технологию для успешного обнаружения ранее записанных высокочастотных колебаний (НЧО), которые измеряются с помощью внутричерепного электроэнцефалографа (ВЧЭ). НЧО оказались надежными в идентификации мозговой ткани, ответственной за эпилептические приступы.

Команда смоделировала естественную нейронную сеть мозга, которая называется спайкинговой нейронной сетью (СНС), чтобы разработать алгоритм для обнаружения НЧО. Затем они реализовали СНС в небольшом куске аппаратного обеспечения, который получает нейронные сигналы через электроды, которые чрезвычайно энергоэффективны.

Благодаря этой эффективности расчеты можно выполнять с очень высокой временной разрешающей способностью, не полагаясь на интернет или облачные вычисления.

Джакомо Индивери – профессор Института нейроинформатики Университета Цюриха и ETH Цюриха.

«Наш дизайн позволяет нам распознавать пространственно-временные закономерности в биологических сигналах в реальном времени», – говорит Индивери.

Практическое применение

Исследователи теперь стремятся использовать новые результаты для разработки электронной системы, которая может надежно распознавать и мониторить НЧО в реальном времени. Согласно команде, если этот инструмент будет использоваться в качестве дополнительного диагностического инструмента в операционных, он может улучшить результаты нейрохирургических вмешательств.

Распознавание НЧО также может повлиять на другие области, а долгосрочной целью команды является разработка устройства для мониторинга эпилепсии. Такое устройство может быть использовано вне больницы, что позволит анализировать сигналы от большого количества электродов в течение нескольких недель или месяцев.

«Мы хотим интегрировать низкоэнергетическую беспроводную связь в дизайн – чтобы подключить его к мобильному телефону, например», – говорит Индивери.

Йоханнес Зарнтеин – нейрофизиолог Университетской больницы Цюриха.

«Портативная или имплантируемая микросхема, такая как эта, может выявить периоды с более высоким или более низким уровнем возникновения приступов, что позволит нам предоставлять персонализированную медицину», – говорит Зарнтеин.

Исследования по эпилепсии проводятся в Центре эпилептологии и эпилептологической хирургии Цюриха, который является частью партнерства между Университетской больницей Цюриха, Швейцарской клиникой эпилепсии и Детской больницей Цюриха.