Los investigadores han desarrollado un dispositivo compacto y energéticamente eficiente hecho de neuronas artificiales que es capaz de decodificar ondas cerebrales.
Los algoritmos de redes neuronales actuales producen resultados impresionantes que ayudan a resolver una cantidad increíble de problemas. Sin embargo, los dispositivos electrónicos utilizados para ejecutar estos algoritmos aún requieren demasiada potencia de procesamiento. Estos sistemas de inteligencia artificial (IA) simplemente no pueden competir con un cerebro real cuando se trata de procesar información sensorial o interacciones con el entorno en tiempo real.
El chip neuro mórfico detecta oscilaciones de alta frecuencia
La ingeniería neuro mórfica es un nuevo enfoque prometedor que cierra la brecha entre la inteligencia artificial y la natural. Un equipo interdisciplinario de investigación en la Universidad de Zúrich, la ETH Zúrich y la Universidad del Hospital de Zúrich han utilizado este enfoque para desarrollar un chip basado en la tecnología neuro mórfica que reconoce de forma fiable y precisa – señales bio complejas. Los científicos pudieron utilizar esta tecnología para detectar con éxito oscilaciones de alta frecuencia (HFO) registradas anteriormente. Estas ondas específicas, medidas mediante un electroencefalograma intracraneal (iEEG), han demostrado ser biomarcadores prometedores para identificar el tejido cerebral que causa los ataques epilépticos.
El chip utiliza datos registrados de las ondas cerebrales de pacientes con epilepsia para identificar qué regiones del cerebro causan ataques epilépticos. Esto abre nuevas perspectivas de tratamiento .
Complejo, compacto y energéticamente eficiente
Los investigadores diseñaron primero un algoritmo que detecta HFO simulando la red neuronal natural del cerebro: una diminuta red neuronal de picos (SNN). El segundo paso consistió en implementar el SNN en una pieza de hardware del tamaño de una uña que recibe señales neuronales por medio de electrodos y que, a diferencia de las computadoras convencionales, es enormemente eficiente desde el punto de vista energético. Esto hace posible los cálculos con una resolución temporal extremadamente alta, sin depender de Internet o de la computación en la nube. «Nuestro diseño nos permite reconocer patrones espaciotemporales en las señales biológicas en tiempo real», dice Giacomo Indiveri, profesor en el Instituto de Neuro – informática de UZH y ETH Zúrich.
Medición de HFO en quirófanos y fuera de hospitales
Los investigadores ahora planean utilizar sus hallazgos para crear un sistema electrónico que reconozca y monitoree de manera confiable los HFO en tiempo real. Cuando se utiliza como una herramienta de diagnóstico adicional en los quirófanos, el sistema podría mejorar el resultado de las intervenciones neuroquirúrgicas.
Sin embargo, este no es el único campo en el que el reconocimiento de HFO puede desempeñar un papel importante. El objetivo a largo plazo del equipo es desarrollar un dispositivo para monitorear la epilepsia que pueda usarse fuera del hospital y que permita analizar las señales de una gran cantidad de electrodos durante varias semanas o meses. «Queremos integrar comunicaciones de datos inalámbricas de baja energía en el diseño, para conectarlo a un teléfono celular, por ejemplo», dice Indiveri. Johannes Sarnthein, neurofisiólogo del Hospital Universitario de Zúrich, explica: «Un chip portátil o implantable como este podría identificar períodos con una mayor o menor tasa de incidencia de convulsiones, lo que nos permitiría entregar una medicina personalizada». Esta investigación sobre la epilepsia se está llevando a cabo en el Centro de Epileptología y Cirugía de la Epilepsia de Zúrich, que forma parte de una asociación entre el Hospital Universitario de Zúrich, la Clínica Suiza de Epilepsia y el Hospital Infantil Universitario de Zúrich.
Fuente: Universidad de Zúrich
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