Enerji Verimliliğine Sahip, Yapay Nöronlardan Oluşan Cihaz Beyin Dalgalarını Çözümleyebiliyor

Mevcut sinir ağı algoritmalarına dayanarak çalışan elektronik cihazlar, büyük miktarda işlem gücü gerektirir, bu nedenle bu yapay zeka (AI) sistemleri, duyusal bilgileri işleme veya gerçek zamanlı olarak çevre ile etkileşimi açısından insan beyni ile aynı düzeyde değildir.

Bu zorluğu aşmanın anahtarı, yapay ve doğal zekayı birleştiren yeni bir yaklaşım olan nöromorfik mühendislik olabilir. Zürih Üniversitesi, ETH Zürih ve Üniversite Hastanesi Zürih’teki araştırmacılar, bu yaklaşımı kullanarak, karmaşık biyosinyalleri doğru ve güvenilir bir şekilde tanıyan nöromorfik teknolojiye dayalı bir yonga geliştiriyorlar.

Yeni araştırma Nature Communications‘da yayımlandı.

Yüksek Frekanslı Oskilasyon (HFO) Tespiti

Ekibin kullandığı teknoloji, daha önce kaydedilmiş yüksek frekanslı oskilasyonları (HFO’lar) başarılı bir şekilde tespit etti, bunlar intrakraniyal elektroensefalografi (iEEG) ile ölçülür. HFO’lar, epileptik nöbetlerden sorumlu beyin dokusunu tanımlamada güvenilir olduğunu kanıtladı.

Ekibin simüle ettiği beyinlerin doğal sinir ağı, yani spike sinir ağı (SNN), HFO’ları tespit etmek için bir algoritma tasarlamak amacıyla kullanıldı. Ardından SNN, nöral sinyalleri elektrotlar aracılığıyla alan ve son derece enerji verimli olan küçük bir donanım parçasına uygulandı.

Bu verimlilik nedeniyle, hesaplamalar çok yüksek bir zaman çözünürlüğüyle internet veya bulut hesaplama olmadan yapılabilir.

Giacomo Indiveri, UZH ve ETH Zürih’in Nöroinformatik Enstitüsü’nde profesör.

“Tasarımımız, biyolojik sinyallerdeki uzay-zaman kalıplarını gerçek zamanlı olarak tanıyabilmemizi sağlıyor” diyor Indiveri.

Gerçek Hayat Uygulamaları

Araştırmacılar, yeni bulguları kullanarak HFO’ları güvenilir bir şekilde tanıyabilen ve izleyebilen bir elektronik sistem geliştirmeyi amaçlıyor. Ekibin görüşüne göre, bu aracı ameliyathanelerde ek bir tanı aracı olarak kullanırsak, nörocerrahi müdahalelerin sonuçlarını iyileştirebiliriz.

HFO tanınması, diğer alanları da etkileyebilir, ekibin uzun vadeli hedefi ise epilepsi izleme cihazı geliştirmektir. Bu tür bir cihaz, hastane dışında kullanılabilir ve birkaç hafta veya ay boyunca çok sayıda elektroddan sinyalleri analiz etmek mümkün olabilir.

“Tasarıma düşük enerji tüketimi olan kablosuz veri iletişimini entegre etmek istiyoruz – örneğin bir cep telefonuna bağlamak gibi” diyor Indiveri.

Johannes Sarnthein, Üniversite Hastanesi Zürih’te bir nörofizyolog.

“Bu tür bir taşınabilir veya implante edilebilir yonga, nöbetlerin daha yüksek veya daha düşük oranlarda meydana geldiği dönemleri tanımlayabilir, bu da kişiselleştirilmiş tıbbi tedavi uygulamayı mümkün kılabilir” diyor Sarnthein.

Epilepsi üzerine yapılan araştırma, Zürih Epileptoloji ve Epilepsi Cerrahisi Merkezi’nde gerçekleşiyor, bu merkez Üniversite Hastanesi Zürih, İsviçre Epilepsi Kliniği ve Zürih Üniversitesi Çocuk Hastanesi arasındaki bir işbirliği kapsamında faaliyet gösteriyor.