Los actuales algoritmos de redes neuronales producen resultados impresionantes que ayudan a resolver un número increíble de problemas. Sin embargo, los dispositivos electrónicos utilizados para ejecutar estos algoritmos siguen requiriendo 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.
Un chip neuromórfico detecta oscilaciones de alta frecuencia
La ingeniería neuromórfica es un nuevo y prometedor enfoque que tiende un puente entre la inteligencia artificial y la natural. Un equipo de investigación interdisciplinar de la Universidad de Zúrich, la ETH de Zúrich y el Hospital Universitario de Zúrich ha utilizado este enfoque para desarrollar un chip basado en tecnología neuromórfica que reconoce con fiabilidad y precisión bioseñales complejas. Los científicos pudieron utilizar esta tecnología para detectar con éxito las oscilaciones de alta frecuencia (HFO) registradas previamente. Estas ondas específicas, medidas mediante un electroencefalograma intracraneal (iEEG), han demostrado ser biomarcadores prometedores para identificar el tejido cerebral que provoca los ataques epilépticos.
Los investigadores diseñaron en primer lugar un algoritmo que detecta los HFO simulando la red neuronal natural del cerebro: una diminuta red neuronal de picos (SNN). El segundo paso consistió en implementar la SNN en una pieza de hardware del tamaño de una uña que recibe las señales neuronales por medio de electrodos y que, a diferencia de los ordenadores convencionales, tiene una gran eficiencia energética. Esto permite 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», afirma Giacomo Indiveri, profesor del Instituto de Neuroinformática de la UZH y la ETH de Zúrich.
Los investigadores planean ahora utilizar sus hallazgos para crear un sistema electrónico que reconozca y controle de forma fiable los HFO en tiempo real. Si se utiliza como herramienta de diagnóstico adicional en los quirófanos, el sistema podría mejorar el resultado de las intervenciones neuroquirúrgicas.
Sin embargo, éste no es el único campo en el que el reconocimiento de HFO puede desempeñar un papel importante. El objetivo del equipo a largo plazo es desarrollar un dispositivo para monitorizar la epilepsia que pueda utilizarse fuera del hospital y que permita analizar las señales de un gran número de electrodos durante varias semanas o meses. «Queremos integrar en el diseño comunicaciones de datos inalámbricas de bajo consumo, para conectarlo a un teléfono móvil, por ejemplo», dice Indiveri. Johannes Sarnthein, neurofisiólogo del Hospital Universitario de Zúrich, lo explica: «Un chip portátil o implantable como éste podría identificar los periodos con una mayor o menor tasa de incidencia de convulsiones, lo que nos permitiría ofrecer 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 UniversityHospital Zurich, la Clínica Suiza de Epilepsia y el Hospital Infantil Universitario de Zúrich.
Fuente de la noticia:
Materiales proporcionados por la Universidad de Zúrich. Nota: An electronic neuromorphic system for real-time detection of high frequency oscillations (HFO) in intracranial EEG. Nature Communications, 2021; 12 (1) DOI: 10.1038/s41467-021-23342-2
