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Gli scienziati costruiscono il chip dei neuroni artificiali che può riconoscere i segnali biologici in tempo reale

Un team di ricerca di Zurigo ha recentemente sviluppato un dispositivo compatto e risparmio energetico fatto di neuroni artificiali che possono decodificare le onde cerebrali. Il chip utilizza i dati registrati dalle onde cerebrali di pazienti con epilessia per identificare quali aree del cervello causano convulsioni. Ciò apre nuove prospettive di applicazione per il trattamento.











Gli attuali algoritmi della rete neurale producono risultati impressionanti e aiutano a risolvere un numero sorprendente di problemi. Tuttavia, i dispositivi elettronici utilizzati per eseguire questi algoritmi richiedono ancora un enorme potere di elaborazione. Quando si tratta di elaborazione in tempo reale delle informazioni sensoriali o dell'interazione con l'ambiente, questi sistemi di intelligenza artificiale (AI) semplicemente non possono competere con il cervello reale. E l'ingegneria neuromorfica è un nuovo metodo promettente che costruisce un ponte tra intelligenza artificiale e intelligenza naturale.

Un team di ricerca interdisciplinare presso l'Università di Zurigo, ETh Zurigo e Ospedale universitario di Zurigo ha utilizzato questo metodo per sviluppare un chip basato sulla tecnologia neuromorfica che può identificare in modo affidabile e accuratamente i segnali biologici complessi. Gli scienziati sono stati in grado di utilizzare questa tecnologia per rilevare con successo le oscillazioni ad alta frequenza precedentemente registrate (HFO). Queste onde specifiche, misurate utilizzando l'elettroencefalografia intracranica (IEEG), hanno dimostrato di promettere i biomarcatori per identificare il tessuto cerebrale che causa convulsioni.

I ricercatori hanno progettato per la prima volta un algoritmo per rilevare HFO simulando la rete neurale naturale del cervello: una piccola rete neurale della cosiddetta così chiamata (SNN). Il secondo passo è implementare SNN in un hardware di un chiodo che riceve segnali neurali attraverso elettrodi. A differenza dei computer tradizionali, ha un'enorme efficienza energetica. Ciò rende possibile i calcoli con una risoluzione del tempo molto alta senza affidarsi a Internet o su cloud computing.

Giacomo Indiveri, professore presso l'Istituto di Neuroinformatica presso l'Università di Zurigo e ETh Zurigo, ha dichiarato: "Il nostro design ci consente di riconoscere i modelli di Spatetemporal nei segnali biologici in tempo reale".

I ricercatori stanno ora pianificando di utilizzare le loro scoperte per creare un sistema elettronico per identificare e monitorare in modo affidabile e monitorare gli HFO in tempo reale. Se utilizzato come strumento diagnostico aggiuntivo nella sala operatoria, il sistema può migliorare i risultati degli interventi neurosurgici.

Tuttavia, questa non è l'unica area in cui l'identificazione HFO può svolgere un ruolo importante. L'obiettivo a lungo termine del team è sviluppare un dispositivo per il monitoraggio dell'epilessia che può essere utilizzato al di fuori dell'ospedale, che consentirà di analizzare i segnali di un gran numero di elettrodi entro poche settimane o mesi.

Johannes Sarnthein, un neurofisiologo dell'ospedale universitario di Zurigo, spiega: "Vogliamo integrare la comunicazione dei dati wireless a bassa energia nel design, ad esempio per collegarlo a un telefono cellulare. Un chip portatile o impiantabile come questo può riconoscere un tasso di sequestro più elevato. Periodi elevati o bassi, che ci consentiranno di fornire medicine personalizzate. "