當(dāng)前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法產(chǎn)生了令人印象深刻的結(jié)果，有助于解決數(shù)量驚人的問(wèn)題。然而，用于運(yùn)行這些算法的電子設(shè)備仍然需要太多的處理能力。在實(shí)時(shí)處理感官信息或與環(huán)境交互方面，這些人工智能 (AI) 系統(tǒng)根本無(wú)法與真正的大腦競(jìng)爭(zhēng)。

神經(jīng)形態(tài)芯片檢測(cè)高頻振蕩

神經(jīng)擬態(tài)工程是一種很有前途的新方法，可以彌合人工智能和自然智能之間的差距。瑞士蘇黎世大學(xué)、蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院和蘇黎世大學(xué)醫(yī)院的一個(gè)跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)使用這種方法開(kāi)發(fā)了一種基于神經(jīng)形態(tài)技術(shù)的芯片，該芯片能夠可靠、準(zhǔn)確地識(shí)別復(fù)雜的生物信號(hào)。

科學(xué)家們能夠使用這項(xiàng)技術(shù)成功檢測(cè)到先前記錄的高頻振蕩 (HFO)。這些使用顱內(nèi)腦電圖 (iEEG) 測(cè)量的特定波已被證明是識(shí)別導(dǎo)致癲癇發(fā)作的腦組織的有希望的生物標(biāo)志物。

復(fù)雜、緊湊和節(jié)能

研究人員首先設(shè)計(jì)了一種算法，通過(guò)模擬大腦的自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)檢測(cè) HFO：一個(gè)微小的所謂尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (SNN)。第二步涉及在指甲大小的硬件中實(shí)現(xiàn) SNN，該硬件通過(guò)電極接收神經(jīng)信號(hào)，并且與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)不同，它非常節(jié)能。

這使得具有非常高時(shí)間分辨率的計(jì)算成為可能，而無(wú)需依賴互聯(lián)網(wǎng)或云計(jì)算。

瑞士蘇黎世大學(xué)神經(jīng)信息學(xué)研究所教授Giacomo Indiveri：“我們的設(shè)計(jì)使我們能夠?qū)崟r(shí)識(shí)別生物信號(hào)中的時(shí)空模式。”

研究人員現(xiàn)在正計(jì)劃利用他們的發(fā)現(xiàn)來(lái)創(chuàng)建一個(gè)電子系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠可靠地實(shí)時(shí)識(shí)別和監(jiān)測(cè) HFO。當(dāng)用作手術(shù)室的附加診斷工具時(shí)，該系統(tǒng)可以改善神經(jīng)外科干預(yù)的結(jié)果。

然而，這并不是 HFO 識(shí)別可以發(fā)揮重要作用的唯一領(lǐng)域。該團(tuán)隊(duì)的長(zhǎng)期目標(biāo)是開(kāi)發(fā)一種可以在醫(yī)院外使用的癲癇監(jiān)測(cè)設(shè)備，并且可以在數(shù)周或數(shù)月內(nèi)分析來(lái)自大量電極的信號(hào)。

Indiveri 說(shuō)：“我們希望在設(shè)計(jì)中集成低能耗的無(wú)線數(shù)據(jù)通信——例如，將其連接到手機(jī)。”

蘇黎世大學(xué)醫(yī)院的神經(jīng)生理學(xué)家 Johannes Sarnthein 說(shuō)：“像這樣的便攜式或可植入芯片可以識(shí)別癲癇發(fā)作率較高或較低的時(shí)期，這將使我們能夠提供個(gè)性化醫(yī)療。”這項(xiàng)關(guān)于癲癇的研究正在蘇黎世癲癇學(xué)和癲癇外科中心進(jìn)行，該中心是蘇黎世大學(xué)醫(yī)院、瑞士癲癇診所和蘇黎世大學(xué)兒童醫(yī)院合作的一部分。

文中圖片均來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)