Розробники створили біосумісну імплантовану платформу штучного інтелекту

Команда дослідників з Technische Universität Dresden розробила біосумісну імплантовану платформу штучного інтелекту, яка здатна класифікувати в реальному часі здорові та патологічні закономірності в біологічних сигналах, таких як серцебиття. Платформа не потребує медичного нагляду для виявлення медичних змін.

Дослідження було опубліковано в журналі Science Advances.

Виклик імплантованого штучного інтелекту

Хоча діагностичні дані, такі як ЕКГ, ЕЕГ та зображення рентгенівських променів, можна аналізувати за допомогою машинного навчання для виявлення захворювань на ранній стадії, все ще дуже складно імплантувати штучний інтелект у людське тіло. Саме тому новий прорив науковців з TU Dresden є таким важливим, оскільки це перший випадок, коли така система продемонструвала успіх.

Дослідницьку команду очолювали проф. Карл Лео, доктор Ганс Клееманн та Маттео Куккі.

Вони представили новий підхід для класифікації в реальному часі здорових і хворих біосигналів на основі біосумісної мікросхеми штучного інтелекту. Команда спирається на полімерні волокна, які структуровано нагадують людський мозок. Це дозволяє реалізувати нейроморфний принцип штучного інтелекту – резервуарне обчислення.

Полімерні волокна та рекурентні мережі

Коли полімерні волокна утворюються в випадковому порядку, це називається “рекурентною мережею”, і вона може обробляти дані як людський мозок. Через те, що мережі є нелінійними, навіть дуже малі зміни сигналів можна посилити. Прикладом цього може бути серцебиття, яке лікарі часто мають труднощі з оцінкою. Такі завдання можна виконувати через полімерну мережу легко завдяки нелінійному перетворенню.

Штучний інтелект продемонстрував здатність розрізняти здорові серцебиття від трьох поширених аритмій під час випробувань, і він досяг рівня точності 88%. Полімерна мережа також споживала менше енергії, ніж кардіостимулятор.

За словами команди, потенційні застосування такої імплантованої системи штучного інтелекту включають моніторинг серцевих аритмій або ускладнень після операції. Це можна повідомляти лікарям і пацієнтам через смартфон, що дозволяє забезпечити швидку медичну допомогу.

Маттео Куккі – аспірант і перший автор статті.

“Мрія про поєднання сучасної електроніки з біологією пройшла довгий шлях за останні роки завдяки розробці так званих органічних змішаних провідників”, – сказав Куккі. “Однак досі успіхи були обмежені простими електронними компонентами, такими як окремі синапси або сенсори. Рішення складних завдань досі було неможливим. У нашому дослідженні ми зробили важливий крок до реалізації цієї мрії. Використовуючи потужність нейроморфного обчислення, такого як резервуарне обчислення, яке використовується тут, нам вдалося не тільки вирішити складні завдання класифікації в реальному часі, але й потенційно зробити це всередині людського тіла. Цей підхід дозволить розробляти подальші інтелектуальні системи в майбутньому, які зможуть допомогти врятувати людські життя.”