Namai > žinios > Mokslininkai stato dirbtinį neuronų lustą, kuris gali atpažinti biologinius signalus realiu laiku

Mokslininkai stato dirbtinį neuronų lustą, kuris gali atpažinti biologinius signalus realiu laiku

Mokslinių tyrimų grupė iš Ciuricho neseniai sukūrė kompaktišką, energijos taupymo įtaisą, pagamintą iš dirbtinių neuronų, kurie gali iššifruoti smegenų bangas. Chip naudoja duomenis, įrašytus iš smegenų bangų pacientų, sergančių epilepsija, siekiant nustatyti, kurios smegenų sritys sukelia traukulius. Tai atveria naujas gydymo perspektyvas.











Dabartiniai neuroninio tinklo algoritmai gamina įspūdingus rezultatus ir padeda išspręsti nuostabią problemų skaičių. Tačiau elektroniniai prietaisai, naudojami šiems algoritmams paleisti vis dar reikia didžiulės perdirbimo galios. Kai kalbama apie realaus laiko jutimo informaciją ar sąveiką su aplinka, šie dirbtiniai intelekto (AI) sistemos tiesiog negali konkuruoti su faktine smegenimis. Ir neuromorfinė inžinerija yra perspektyvus naujas metodas, kuris sukuria tiltą tarp dirbtinio intelekto ir natūralaus intelekto.

Tarpdisciplininė mokslinių tyrimų grupė Ciuricho universitete, ETH Ciuricho ir Ciuricho universiteto ligoninės naudojo šį metodą, kad sukurtų neuromorfinės technologijos lustą, kuris gali patikimai ir tiksliai nustatyti sudėtingus biologinius signalus. Mokslininkai galėjo naudoti šią technologiją sėkmingai aptikti anksčiau įrašytus aukšto dažnio virpesius (HFO). Šios specialios bangos, matuojamos naudojant intrakranijinę elektroencefalografiją (IEEG), pasirodė esanti perspektyvi biomarkeriai identifikuoti smegenų audinius, kurie sukelia priepuolius.

Mokslininkai pirmą kartą sukūrė algoritmą, kad aptiktų HFO, imituojant smegenų natūralų neuronų tinklą: mažytė vadinamasis smaigalys neuroninis tinklas (SNN). Antrasis žingsnis yra įdiegti SNN į nagų dydžio aparatūrą, kuri gauna neuroninius signalus per elektrodus. Skirtingai nuo tradicinių kompiuterių, jis turi didžiulį energijos vartojimo efektyvumą. Tai leidžia skaičiuoti su labai dideliu laikotarpiu, nesukeliant interneto ar debesų kompiuterijos.

Giacomo Indivi, neuroinformatikos instituto Profesorius Ciuricho ir ETH Ciuricho instituto profesorius sakė: "Mūsų dizainas leidžia mums atpažinti spatiotemporal modelius biologiniais signalais realiu laiku."

Šiuo metu mokslininkai planuoja naudoti savo išvadas, kad sukurtų elektroninę sistemą, kad būtų galima patikimai nustatyti ir stebėti HFOS realiu laiku. Naudojant kaip papildomą diagnostikos įrankį operacinėje patalpoje, sistema gali pagerinti neurookurginės intervencijų rezultatus.

Tačiau tai nėra vienintelė sritis, kurioje HFO identifikavimas gali atlikti svarbų vaidmenį. Technologijos ilgalaikis tikslas - sukurti epilepsijos stebėsenos įrenginį, kuris gali būti naudojamas už ligoninės ribų, o tai leis analizuoti daugelio savaičių ar mėnesių signalus.

Johannes Sarnthein, neurofiziologas Ciuricho universiteto ligoninėje, paaiškina: "Mes norime integruoti mažai energijos bevielio duomenų perdavimą projektavime - pavyzdžiui, prijungti jį prie mobiliojo telefono. Nešiojamas ar implantuojamas lustas, kaip tai gali atpažinti didesnę traukulių kiekį. Aukštos arba mažos laikotarpiai, kurie leis mums teikti asmeninį mediciną. "