I ricercatori di Zurigo hanno sviluppato un dispositivo compatto ed efficiente dal punto di vista energetico, costituito da neuroni artificiali, in grado di decodificare le onde cerebrali. Il chip utilizza i dati registrati dalle onde cerebrali dei pazienti con epilessia per identificare quali regioni del cervello causano crisi epilettiche. Questo apre nuove prospettive per il trattamento. Il chip neuromorfico rileva in modo affidabile e preciso le oscillazioni ad alta frequenza nell'EEG intracranico precedentemente registrato. (Video: UZH, ETHZ, USZ) Gli attuali algoritmi di rete neurale producono risultati impressionanti che aiutano a risolvere un numero incredibile di problemi. Tuttavia, i dispositivi elettronici utilizzati per eseguire questi algoritmi richiedono ancora una potenza di elaborazione eccessiva. Questi sistemi di intelligenza artificiale (AI) semplicemente non possono competere con un cervello reale quando si tratta di elaborare informazioni sensoriali o interazioni con l'ambiente in tempo reale. Il chip neuromorfico rileva le oscillazioni ad alta frequenza L'ingegneria neuromorfica è un nuovo approccio promettente che colma il divario tra intelligenza artificiale e naturale. Un gruppo di ricerca interdisciplinare presso l'Università di Zurigo, l'ETH di Zurigo e l'UniversityHospital Zurich ha utilizzato questo approccio per sviluppare un chip basato sulla tecnologia neuromorfica che riconosce in modo affidabile e accurato i biosegnali complessi. Gli scienziati sono stati in grado di utilizzare questa tecnologia per rilevare con successo le oscillazioni ad alta frequenza (HFO) registrate in precedenza. Queste onde specifiche, misurate utilizzando un elettroencefalogramma intracranico (iEEG), hanno dimostrato di essere biomarcatori promettenti per l'identificazione del tessuto cerebrale che causa le crisi epilettiche. Complesso, compatto ed efficiente dal punto di vista energetico I ricercatori hanno prima progettato un algoritmo che rileva gli HFO simulando la rete neurale naturale del cervello: una piccola cosiddetta rete neurale spiking (SNN). Il secondo passo ha coinvolto l'implementazione dell'SNN in un hardware delle dimensioni di un'unghia che riceve segnali neurali per mezzo di elettrodi e che, a differenza dei computer convenzionali, è estremamente efficiente dal punto di vista energetico. Ciò rende possibili calcoli con una risoluzione temporale molto elevata, senza fare affidamento su Internet o sul cloud computing. “Il nostro design ci consente di riconoscere i modelli spaziotemporali nei segnali biologici in tempo reale”, afferma Giacomo Indiveri, professore presso l'Istituto di neuroinformatica dell'UZH e dell'ETH di Zurigo. Misurazione degli HFO nelle sale operatorie e al di fuori degli ospedali I ricercatori stanno ora pianificando di utilizzare i loro risultati per creare un sistema elettronico che riconosca e monitori gli HFO in modo affidabile in tempo reale. Se utilizzato come strumento diagnostico aggiuntivo nelle sale operatorie, il sistema potrebbe migliorare i risultati degli interventi neurochirurgici. Tuttavia, questo non è l'unico campo in cui il riconoscimento degli HFO può svolgere un ruolo importante. L'obiettivo a lungo termine del team è sviluppare un dispositivo per il monitoraggio dell'epilessia che potrebbe essere utilizzato al di fuori dell'ospedale e che consentirebbe di analizzare i segnali da un gran numero di elettrodi per diverse settimane o mesi. “Vogliamo integrare comunicazioni di dati wireless a basso consumo energetico nel progetto, per collegarlo a un telefono cellulare, ad esempio”, afferma Indiveri. Johannes Sarnthein, neurofisiologo presso l'University Hospital Zurich, spiega: “Un chip portatile o impiantabile come questo potrebbe identificare periodi con un tasso di incidenza maggiore o minore di crisi epilettiche, il che ci consentirebbe di fornire farmaci personalizzati”. Questa ricerca sull'epilessia è condotta presso il Centro di epilessia e chirurgia dell'epilessia di Zurigo, gestito come parte di una partnership tra l'ospedale universitario di Zurigo, la clinica svizzera per l'epilessia e l'ospedale pediatrico universitario di Zurigo. Riferimento: M. Sharifshazileh, et al. “Un sistema neuromorfico elettronico per il rilevamento in tempo reale delle oscillazioni ad alta frequenza (HFO) nell'EEG intracranico“. Nature Communications 12 (2021): 3095. Fonte: Università di Zurigo

38 Views
(Visited 3 times, 1 visits today)

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *