Дослідники розробили біосумісний імплантований платформу штучного інтелекту

Команда дослідників з Технічного університету Дрездена розробила біосумісний імплантований платформу штучного інтелекту, яка здатна класифікувати в реальному часі здорові та патологічні закономірності біологічних сигналів, 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, можуть бути проаналізовані за допомогою машинного навчання для виявлення захворювань на ранній стадії, все ще дуже складно імплантувати штучний інтелект у людське тіло. Саме тому новий прорив вчених ТУ Дрездена на кафедрі оптоелектроніки є таким великим, оскільки це перший випадок, коли така система продемонструвала успіх.

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

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

Полімерні волокна та рекурентні мережі

Коли полімерні волокна утворюються у 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 можуть бути посилені. Прикладом цього може бути серцебиття, яке лікарі часто мають труднощі з оцінкою. Завдання такого типу можуть бути виконані через полімерну мережу легко завдяки нелінійному перетворенню.

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

За словами команди, потенційні застосування такого імплантованого штучного інтелекту включають моніторинг серцевих аритмій або ускладнень після операції. Це можуть бути повідомлені як лікарям, так і пацієнтам через смартфон, що дозволяє забезпечити швидку медичну допомогу.

Маттео Куккі – аспірант і перший автор статті.

“Відповідь на виклик поєднання сучасної електроніки з біологією пройшла довгий шлях за останні роки з розробкою так званих органічних змішаних провідників”, – сказав Куккі. “До цього часу 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 бачення. Використовуючи потенціал нейроморфного обчислення, такого як резервуарне обчислення, яке використовується тут, ми не тільки змогли вирішити складні завдання класифікації в реальному часі, але й потенційно зможемо робити це всередині людського тіла. Цей підхід дозволить розробити подальші інтелектуальні системи в майбутньому, які зможуть допомогти врятувати людські життя.”