Cientistas constroem chip de neurônios artificiais que podem reconhecer sinais biológicos em tempo real

Algoritmos de rede neurais atuais produzem resultados impressionantes e ajudam a resolver um número surpreendente de problemas. No entanto, os dispositivos eletrônicos usados ​​para executar esses algoritmos ainda exigem energia de processamento enorme. Quando se trata de processamento em tempo real de informações sensoriais ou interação com o meio ambiente, esses sistemas de inteligência artificial (AI) simplesmente não podem competir com o cérebro real. E a engenharia neuromórfica é um novo método promissor que constrói uma ponte entre inteligência artificial e inteligência natural.

Uma equipe de pesquisa interdisciplinar na Universidade de Zurique, Eth Zurique e Hospital Universitário de Zurique usou este método para desenvolver um chip baseado na tecnologia neuromórfica que pode identificar de forma confiável e com precisão os sinais biológicos complexos. Os cientistas conseguiram usar essa tecnologia para detectar com sucesso oscilações de alta frequência previamente gravadas (HFO). Essas ondas específicas, medidas usando eletroencefalografia intracraniana (IEEG), provaram ser promissores biomarcadores para identificar o tecido cerebral que causa convulsões.

Os pesquisadores primeiro projetaram um algoritmo para detectar o HFO, simulando a rede neural natural do cérebro: uma pequena rede neural SPIKE (SNN). O segundo passo é implementar o SNN em um hardware de tamanho de unhas que recebe sinais neurais através de eletrodos. Ao contrário dos computadores tradicionais, tem enorme eficiência energética. Isso torna os cálculos com resolução de tempo muito alto possível sem confiar na Internet ou na computação em nuvem.

Giacomo Indiveri, professor do Instituto de Neuroinformática da Universidade de Zurique e Eth Zurique, disse: "Nosso design nos permite reconhecer padrões spatiotemporais em sinais biológicos em tempo real."

Os pesquisadores agora planejam usar suas descobertas para criar um sistema eletrônico para identificar e monitorar de forma confiável e monitorar HFOS em tempo real. Quando usado como uma ferramenta de diagnóstico adicional na sala de cirurgia, o sistema pode melhorar os resultados das intervenções neurocirúrgicas.

No entanto, esta não é a única área onde a identificação HFO pode desempenhar um papel importante. O objetivo de longo prazo da equipe é desenvolver um dispositivo para monitorar a epilepsia que pode ser usado fora do hospital, o que permitirá analisar os sinais de um grande número de eletrodos dentro de algumas semanas ou meses.

Johannes Sarnthein, um neurofisiologista do Hospital Universitário de Zurique, explica: "Queremos integrar a comunicação de dados sem fio de baixa energia no design - por exemplo, para conectá-lo a um telefone celular. Um chip portátil ou implantável como este pode reconhecer uma maior taxa de convulsão. Altos ou baixos períodos, que nos permitirão fornecer medicamentos personalizados ".