Енерго-ефективний пристрій, виготовлений із штучних нейронів, може декодувати мозкові хвилі

Електронні пристрої, на яких зараз залежать алгоритми штучних нейронних мереж, вимагають великої кількості обчислювальної потужності, тобто ці системи штучного інтелекту (AI) ще далеко не рівні людському мозкові за обробкою сенсорної інформації чи взаємодією з середовищем в реальному часі.

Ключем до подолання цієї проблеми може стати нейроморфна інженерія, яка є новим підходом, що поєднує штучний і природний інтелект. Дослідники університету Цюриха, ETH Цюриха та Університетської лікарні Цюриха покладаються на цей підхід для розробки мікросхеми на основі нейроморфної технології, яка точно та надійно розпізнає складні біосигнали.

Нові дослідження були опубліковані в Nature Communications.

Виявлення ВЧО

Команда використала технологію для успішного виявлення раніше записаних високочастотних коливань (ВЧО), які вимірюються за допомогою внутрішньочерепного електроенцефалографа (ВЧЕЕГ). ВЧО довели свою надійність у ідентифікації мозкової тканини, відповідальної за епілептичні напади.

Команда змоделювала природну нейронну мережу мозку, яку називають імпульсною нейронною мережею (ІНМ), для розробки алгоритму виявлення ВЧО. Потім вони реалізували ІНМ у невеликій частині апаратного забезпечення, яке приймає нейронні сигнали через електроди, які надзвичайно енергоефективні.

Через цю ефективність розрахунки можна виконувати з дуже високою часовою роздільністю, не покладаючись на інтернет чи хмарні обчислення.

Джакомо Індівері – професор Інституту нейроінформатики Університету Цюриха та ETH Цюриха.

«Наш дизайн дозволяє нам розпізнавати просторово-часові закономірності у біологічних сигналах в реальному часі», – каже Індівері.

Практичне застосування

Дослідники зараз намагаються використовувати нові відкриття для розробки електронної системи, яка може надійно розпізнавати та моніторити ВЧО в реальному часі. За словами команди, якщо цей інструмент буде використовуватися як додатковий діагностичний інструмент у операційних залах, це може покращити результати нейрохірургічних втручань.

Розпізнавання ВЧО також може вплинути на інші галузі, а довгостроковою метою команди є розробка пристрою для моніторингу епілепсії. Такий пристрій можна буде використовувати поза лікарнею, що дозволить аналізувати сигнали з великої кількості електродів протягом кількох тижнів чи місяців.

«Ми хочемо інтегрувати низькоенергетичні бездротові зв’язки даних у дизайн – щоб підключити його до мобільного телефону, наприклад», – каже Індівері.

Йоганнес Зарнтеін – нейрофізіолог Університетської лікарні Цюриха.

«Портативний або імплантований чип такого типу може ідентифікувати періоди з вищою або нижчою частотою виникнення нападів, що дозволить нам забезпечувати персоналізовану медицину», – каже Зарнтеін.

Дослідження епілепсії проводяться у Центрі епілептології та епілепсійної хірургії Цюриха, який є частиною партнерства між Університетською лікарнею Цюриха, Швейцарською клінікою епілепсії та Університетською дитячою лікарнею Цюриха.