Ғалымдар биологиялық сигналдарды нақты уақыт режимінде тануға болатын жасанды нейрон чипін салады

Ағымдағы нейрондық желі алгоритмдері әсерлі нәтиже береді және таңғажайып проблемаларды шешуге көмектеседі. Алайда, осы алгоритмдерді іске қосу үшін пайдаланылатын электрондық құрылғылар әлі де үлкен өңдеу қуатын қажет етеді. Сенсорлық ақпаратты нақты уақыт режимінде өңдеу немесе қоршаған ортамен өзара әрекеттесу туралы, осы жасанды интеллект (AI) жүйелері мимен бәсекелесе алмайды. Нейроморфиялық инженерия - бұл жасанды интеллект пен табиғи интеллект арасындағы көпір салатын перспективалы жаңа әдіс.

Цюрих университетіндегі пәнаралық ғылыми-зерттеу тобы, Цюрих және Цюрих университетінің госпиталінде Цюрих университетінің ауруханасы осы әдісті күрделі биологиялық сигналдарды сенімді және дәл анықтай алатын нейроморфты технология негізінде әзірлеу үшін осы әдісті қолданды. Ғалымдар осы технологияны бұрын жазылған жоғары жиілікті тербелістерді (HFO) сәтті анықтауға мүмкіндік алды. Интракраниальды электроцефалогографияның көмегімен өлшенген осы толқындар (IEEG), ализирлеуді тудыратын ми тінін анықтауға арналған перспективалы биомаркерлер болды.

Зерттеушілер алдымен HFO-ны мидың табиғи нейрондық желісін модельдеу арқылы анықтауға арналған алгоритмін жасады: Spike Nearn Network (SNN). Екінші қадам - ​​электродтар арқылы нейрондық сигналдарды қабылдайтын тырнақтың өлшемді жабдыққа SNN енгізу. Дәстүрлі компьютерлерден айырмашылығы, оның энергия тиімділігі жоғары. Бұл есептеулерді Интернетке немесе бұлтты есептеуге сенбестен өте жоғары уақытқа созылады.

Цюрих және этрохич университетінің нейроинформатика институтының профессоры Габомо Индичи: «Біздің дизайнымыз нақты уақытта биологиялық сигналдардағы спицотодағы үлгілерді тануға мүмкіндік береді», - деді.

Зерттеушілер қазір өздерінің нәтижелерін нақты уақыт режимінде HFO-ны сенімді түрде анықтау және бақылау үшін электронды жүйе құруды жоспарлап отыр. Жұмыс бөлмесінде қосымша диагностикалық құрал ретінде пайдаланған кезде жүйе нейрохирургиялық араласу нәтижелерін жақсарта алады.

Алайда, бұл HFO сәйкестендіру маңызды рөл атқара алатын жалғыз аймақ емес. Команданың ұзақ мерзімді мақсаты - эпилепсияны бақылауға арналған құрылғыны әзірлеу, оны ауруханадан тыс пайдалануға болады, бұл бірнеше апта немесе ай ішінде электродтардың көп санының сигналдарын талдауға мүмкіндік береді.

Цюрих Университетінің ауруханасындағы нейрофизиолог Иоганн Сарнтеин былай деп түсіндірді: «Біз дизайнда аз энергия сымсыз байланысын біріктіріп, оны ұялы телефонға қосу үшін. Мұндай портативті немесе имплантатқа жатпайтын микросхема ұстап тұру жиілігін мойындай алады. Жеке медицинаны қамтамасыз етуге мүмкіндік беретін жоғары немесе төмен кезеңдер ».