Investigadores de Zurich han desarrollado un dispositivo compacto y energéticamente eficiente hecho de neuronas artificiales que es capaz de decodificar ondas cerebrales.
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.
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.
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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 en energía.
Esto hace posible realizar cálculos con una resolución temporal muy alta, sin depender de Internet o de la computación en la nube «Nuestro diseño nos permite reconocer patrones espacio-temporales en señales biológicas en tiempo real», dice en un comunicado Giacomo Indiveri, profesor del Instituto de Neuroinformática.
Neuronas artificiales capaz de ondas cerebrales
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.
