Chip Neuromórfico: Neurônios Artificiais Identificam Biossinais em Tempo Real
Cientistas de Zurique criaram um dispositivo portátil com eficiência energética feito de células nervosas sintéticas que podem decodificar ondas cerebrais. O chip usa informações gravadas em vídeo das ondas cerebrais de pacientes com epilepsia para determinar quais regiões da mente causam ataques epilépticos. Isso abre novas perspectivas de tratamento.
Os algoritmos de rede neural atuais produzem resultados excelentes que ajudam a resolver uma variedade extraordinária de problemas. No entanto, os dispositivos eletrônicos utilizados para executar esses algoritmos ainda requerem muito poder de manuseio. Este sistema de sistema especialista (IA) não pode competir com um cérebro real quando se trata de refinar informações sensoriais ou comunicações com a atmosfera em tempo real.
Chip neuromórfico descobre oscilações de alta frequência
A engenharia neuromórfica é uma abordagem nova e promissora que preenche a lacuna entre inteligência fabricada e totalmente natural. Uma equipe de estudo interdisciplinar do College of Zurich, do ETH Zurich e do hospital universitário de Zurique usaram esse método para desenvolver um chip baseado em tecnologia neuromórfica que reconhece de maneira confiável e precisa biossinais complexos. Os cientistas poderiam usar essa tecnologia para encontrar oscilações de alta frequência (HFOs) previamente gravadas em vídeo com sucesso. Essas certas ondas, determinadas usando um eletroencefalograma intracraniano (iEEG), foram verificadas como biomarcadores atraentes para determinar as células cerebrais que criam ataques epilépticos.
Complicado, compacto e também eficiente em termos de energia
Os pesquisadores primeiro criaram uma fórmula que identifica HFOs imitando a rede semântica natural do cérebro: uma pequena rede neural supostamente crescente (SNN). A segunda etapa envolveu a aplicação do SNN em um equipamento do tamanho de uma unha que recebe sinais neurais por meio de eletrodos e que, ao contrário dos computadores convencionais, é incrivelmente confiável em termos de energia. Isso torna os cálculos com uma alta resolução temporal viável sem depender da internet ou do computador na nuvem. “Nosso layout nos permite reconhecer padrões espaço-temporais em sinais biológicos em tempo real”, afirma Giacomo Indiveri, professor do Instituto de Neuroinformática do UZH e ETH de Zurique.
Medindo HFOs em salas de operação e além de instalações de saúde
Os cientistas estão agora se preparando para usar suas descobertas para criar um sistema eletrônico que identifica e monitora os HFOs em tempo real de forma confiável. Quando utilizado como um dispositivo de diagnóstico extra em cinemas operacionais, o sistema pode impulsionar intervenções neurocirúrgicas.
No entanto, este não é o único campo em que o reconhecimento de HFO pode desempenhar uma função essencial. A meta de longo prazo da equipe é desenvolver uma ferramenta para monitorar a epilepsia que possa ser utilizada fora do centro de saúde, o que certamente tornaria viável avaliar os sinais de um grande número de eletrodos ao longo de várias semanas ou meses. “Queremos incorporar comunicações de informação sem fio e de baixo consumo de energia no projeto – para conectá-lo a um telefone móvel, por exemplo”, afirma Indiveri. Johannes Sarnthein, neurofisiologista da UniversityHospital Zurich, especifica: “Um chip móvel ou implantável como este pode identificar durações com um preço maior ou reduzido de incidência de convulsões, o que nos permitiria fornecer medicamentos sob medida.”
Referência: “Um sistema neuromórfico eletrônico para detecção em tempo real de oscilações de alta frequência (HFO) em EEG intracraniano” por Mohammadali Sharifshazileh, Karla Burelo, Johannes Sarnthein e Giacomo Indiveri, 25 de maio de 2021, Nature Communications .
DOI: 10.1038 / s41467-021-23342-2
