Enerji Verimliliği Yüksek Cihaz Yapay Nöronlardan Üretilmiştir ve Beyin Dalgalarını Çözme Kabiliyetine Sahiptir

Mevcut sinir ağı algoritmalarına dayanarak çalışan elektronik cihazlar, işlem gücü açısından yoğun bir miktar gerektirir, bu nedenle bu yapay zeka (AI) sistemleri hala insan beyninin gerçek zamanlı olarak duyusal bilgileri işleme veya çevre ile etkileşimi açısından aynı seviyede değildir.

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

Yeni araştırma Nature Communications‘de yayımlandı.

HFO Tespiti

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

Ekibin simüle ettiği beyin doğal sinir ağı, spiking sinir ağı (SNN) olarak adlandırılıyor ve HFO’ları tespit etmek için bir algoritma tasarladılar. Ardından SNN’yi, nöral sinyalleri elektrotlar aracılığıyla alan küçük bir donanım parçasına uyguladılar ve bu donanım cực derece enerji verimlidir.

Bu verimlilik sayesinde, hesaplamalar çok yüksek bir zaman çözünürlüğüyle yapılabilir ve internet veya bulut hesaplama gerektirmez.

Giacomo Indiveri, UZH ve ETH Zürih’teki 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 hedefliyor. Ekibin görüşüne göre, bu aracı ameliyathane ortamında ek bir teşhis aracı olarak kullanırsanız, nörocerrahi müdahalelerin sonuçlarını iyileştirebilir.

HFO tanıma, diğer alanları da etkileyebilir, ekibin uzun vadeli hedefi, epilepsi izleme cihazı geliştirmek. Bu tür bir cihaz, hastane dışında da kullanılabilir ve birden fazla hafta veya ay boyunca çok sayıda elektrotun sinyallerini analiz edebilir.

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

Johannes Sarnthein, UniversityHospital Zürih’te nörofizyolog.

“Bu tür bir taşınabilir veya implante edilebilir yonga, nöbetlerin daha yüksek veya daha düşük oranlarda meydana geldiği dönemleri tanıyabilir, bu da kişiselleştirilmiş tıbbı mümkün kılardı” diyor Sarnthein.

Epilepsi araştırmaları, Zürih Epileptoloji ve Epilepsi Cerrahisi Merkezi’nde gerçekleştiriliyor, bu merkez UniversityHospital Zürih, İsviçre Epilepsi Kliniği ve Zürih Üniversitesi Çocuk Hastanesi arasındaki bir ortaklık içinde yer alıyor.