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과학자들은 실시간으로 생물학적 신호를 인식 할 수있는 인공 뉴런 칩을 만듭니다.

취리히의 연구팀은 최근 뇌파를 디코딩 할 수있는 인공 뉴런으로 만들어진 컴팩트하고 에너지 절약 장치를 개발했습니다. 이 칩은 간질이있는 환자의 뇌파에서 기록 된 데이터를 사용하여 뇌의 원인이 어떤 영역을 식별할지를 식별합니다. 이것은 치료를위한 새로운 신청 전망을 엽니 다.











현재의 신경망 알고리즘은 인상적인 결과를 생성하고 놀라운 문제 수를 해결합니다. 그러나 이러한 알고리즘을 실행하는 데 사용되는 전자 장치는 여전히 엄청난 처리 능력이 필요합니다. 감각 정보 또는 환경과의 상호 작용의 실시간 처리에 관해서는 이러한 인공 지능 (AI) 시스템은 단순히 실제 뇌와 경쟁 할 수 없습니다. 그리고 신경 모르핑 엔지니어링은 인공 지능과 자연 지능 사이의 다리를 구축하는 유망한 새로운 방법입니다.

취리히의 취리히, 취리히의 대학교 병원의 학제 간 연구 팀은 복잡한 생물학적 신호를 확실하고 정확하게 식별 할 수있는 신경 덕포 성 기술을 기반으로 한 칩을 개발하기 위해이 방법을 사용했습니다. 과학자들은이 기술을 사용하여 이전에 기록 된 고주파 진동 (HFO)을 성공적으로 탐지 할 수있었습니다. intracranial electroencephalography (IEEG)를 사용하여 측정 된 이러한 특정 파는 발작을 일으키는 뇌 조직을 확인하기 위해 유망한 바이오 마커가 입증되었습니다.

연구진은 처음으로 HFO를 뇌의 자연 신경망을 시뮬레이션하여 HFO를 탐지하는 알고리즘을 설계했습니다 : 작은 소위 스파이크 신경망 (SNN). 두 번째 단계는 전극을 통해 신경 신호를 수신하는 못 크기의 하드웨어에서 SNN을 구현하는 것입니다. 전통적인 컴퓨터와 달리에는 큰 에너지 효율성이 있습니다. 이는 인터넷이나 클라우드 컴퓨팅을 의지하지 않고 매우 높은 시간 해상도로 계산을 가능하게합니다.

취리히 중 취리히 대학의 신경 성포 공학 연구소 (Jiacomo Indiveri)는 "우리의 설계는 우리가 실시간으로 생물학적 신호의 시공간 패턴을 인식 할 수있게 해줍니다."

연구자들은 이제 연구 결과를 사용하여 실시간으로 HFO를 안정적으로 식별하고 모니터링하기 위해 전자 시스템을 만들 수 있습니다. 수술실에서 추가 진단 도구로 사용될 때 시스템은 신경 외과의 개입 결과를 향상시킬 수 있습니다.

그러나 이것은 HFO 식별이 중요한 역할을 할 수있는 유일한 영역이 아닙니다. 팀의 장기 목표는 몇 주 또는 몇 달 이내에 많은 수의 전극의 신호를 분석 할 수있는 병원 밖에서 사용할 수있는 간질을 모니터링하는 장치를 개발하는 것입니다.

취리히 대학 병원의 신경 생리 학자 인 요하네스 SARNTHEIN은 다음과 같이 설명합니다. "예를 들어,이를 휴대 전화에 연결하기 위해 설계에 저에너지 무선 데이터 통신을 통합하고자합니다. 이와 같은 휴대용 또는 이식 가능한 칩은 더 높은 압수 속도를 인식 할 수 있습니다. 우리가 개인화 된 의학을 제공 할 수있는 높거나 낮은 기간. "