Araştırmacılar Biy Uygun İmplantable AI-Platform Geliştirdiler

Dresden Teknoloji Üniversitesi’ndeki bir araştırma ekibi, gerçek zamanlı olarak biyolojik sinyallerdeki sağlıklı ve patolojik kalıpları sınıflandırabilen biy Uygun bir implantable AI platformu geliştirdi. Platform, tıbbi değişiklikleri tespit etmek için tıbbi gözetim gerektirmez.

Araştırma Science Advances dergisinde yayımlandı.

İmplantable AI’nin Zorluğu

Tanısal veriler, chẳng hạn EKG, EEG ve X-ray görüntüleri, hastalıkları erken tespit etmek için makine öğrenimi ile analiz edilebilir, ancak AI’yi insan vücuduna implant etmek hala çok zor. Bu nedenle, TU Dresden bilim adamlarının Optoelektronik Kürsüsü’nden gelen yeni ilerleme, böyle bir sistemin ilk kez başarılı olduğunu göstermesi nedeniyle çok önemli.

Araştırma ekibine Prof. Karl Leo, Dr. Hans Kleemann ve Matteo Cucchi liderlik etti.

Yeni bir yaklaşım sundular, biy Uygun bir AI çipi temelinde sağlıklı ve hastalıklı bio-sinyallerin gerçek zamanlı sınıflandırılması için. Ekibin polimer temelli fiber ağlarına dayandığı, bunlar yapısal olarak insan beynine benzeyen ve nöromorfik AI ilkesi olan rezervuar hesaplama ilkesini mümkün kılan.

Polimer Lifleri ve Tekrar Eden Ağlar

Polimer lifleri rastgele bir düzenle oluştuğunda, bu bir “tekrar eden ağ” olarak adlandırılır ve insan beyni gibi veri işleyebilir. Ağların doğrusal olmaması nedeniyle, çok küçük sinyal değişiklikleri bile büyütülebilir. Bir örnek, doktorların genellikle değerlendirmekte zorlandığı kalp atışlarıdır. Bu tür görevler, doğrusal olmayan dönüşüm sayesinde polimer ağı sayesinde kolayca yapılabilir.

AI, denemeler sırasında üç yaygın aritmiye karşı sağlıklı kalp atışlarını ayırt etme yeteneğini gösterdi ve %88’lik bir doğruluk oranına ulaştı. Polimer ağı ayrıca bir kalp pili kadar enerji tüketmedi.

Ekibe göre, böyle bir implantable AI sisteminin olası uygulamaları arasında kalp aritmi veya ameliyat sonrası komplikasyonların izlenmesi yer alabilir. Bunlar daha sonra doktorlara ve hastalara bir akıllı telefon aracılığıyla bildirilebilir, böylece hızlı tıbbi yardıma olanak sağlar.

Matte Cucchi, doktora öğrencisi ve makalenin ilk yazarı.

“Modern elektroniklerin biyoloji ile birleştirilme vizyonu, son yıllarda organik karıştırıcı iletkenlerin geliştirilmesi ile önemli bir yol kat etti” dedi Cucchi. “Ancak şimdiye kadar başarılar, basit elektronik bileşenlere, örneğin tek synaps veya sensörlere sınırlı kaldı. Karmaşık görevleri çözmek mümkün olmadı. Araştırmaımızda, bu vizyonu gerçekleştirmeye yönelik önemli bir adım attık. Nöromorfik hesaplama gücünü, burada kullanılan rezervuar hesaplama gibi, kullanarak karmaşık sınıflandırma görevlerini gerçek zamanlı olarak çözmeyi başardık ve gelecekte bunları insan vücudunda da yapabileceğiz. Bu yaklaşım, insan hayatını kurtarabilecek daha gelişmiş akıllı sistemlerin geliştirilmesini mümkün kılacak.”