Neuron Buatan Mengenali Biosignals secara Real Time

Algoritme jaringan saraf saat ini menghasilkan hasil yang mengesankan yang membantu memecahkan sejumlah besar masalah. Namun, perangkat elektronik yang digunakan untuk menjalankan algoritma ini masih membutuhkan terlalu banyak daya pemrosesan.  

Sistem kecerdasan buatan (AI) ini tidak dapat bersaing dengan otak yang sebenarnya dalam hal memproses informasi sensorik atau interaksi dengan lingkungan secara real time.

Gambar: e7.pngegg.com

Chip neuromorfik mendeteksi osilasi frekuensi tinggi

Rekayasa neuromorfik adalah pendekatan baru yang menjanjikan yang menjembatani kesenjangan antara kecerdasan buatan dan alami. Tim peneliti interdisipliner di University of Zurich, ETH Zurich, dan UniversityHospital Zurich telah menggunakan pendekatan ini untuk mengembangkan chip berdasarkan teknologi neuromorfik yang secara andal dan akurat mengenali biosignal kompleks. Para ilmuwan dapat menggunakan teknologi ini untuk berhasil mendeteksi osilasi frekuensi tinggi (HFO) yang direkam sebelumnya. Gelombang spesifik ini, diukur menggunakan elektroensefalogram intrakranial (iEEG), telah terbukti menjadi biomarker yang menjanjikan untuk mengidentifikasi jaringan otak yang menyebabkan serangan epilepsi.

Kompleks, kompak, dan hemat energi

Para peneliti pertama kali merancang sebuah algoritma yang mendeteksi HFO dengan mensimulasikan jaringan saraf alami otak: jaringan saraf kecil yang disebut spiking neural network (SNN). Langkah kedua melibatkan penerapan SNN dalam perangkat keras seukuran kuku yang menerima sinyal saraf melalui elektroda dan yang, tidak seperti komputer konvensional, sangat hemat energi. Hal ini memungkinkan penghitungan dengan resolusi temporal yang sangat tinggi, tanpa bergantung pada internet atau komputasi awan. "Desain kami memungkinkan kami untuk mengenali pola spatiotemporal dalam sinyal biologis secara real time," kata Giacomo Indiveri, profesor di Institut Neuroinformatika UZH dan ETH Zur-ich.

Mengukur HFO di ruang operasi dan di luar rumah sakit

Para peneliti sekarang berencana untuk menggunakan temuan mereka untuk membuat sistem elektronik yang dapat diandalkan untuk mengenali dan memantau HFO secara real time. Ketika digunakan sebagai alat diagnostik tambahan di ruang operasi, sistem ini dapat meningkatkan hasil intervensi bedah saraf.

Namun, ini bukan satu-satunya bidang di mana pengenalan HFO dapat memainkan peran penting. Target jangka panjang tim adalah untuk mengembangkan perangkat untuk memantau epilepsi yang dapat digunakan di luar rumah sakit dan yang memungkinkan untuk menganalisis sinyal dari sejumlah besar elektroda selama beberapa minggu atau bulan. "Kami ingin mengintegrasikan komunikasi data nirkabel berenergi rendah dalam desain -- untuk menghubungkannya ke ponsel, misalnya," kata Indiveri. Johannes Sarnthein, seorang ahli neurofisiologi di UniversityHospital Zurich, menjelaskan: "Sebuah chip portabel atau implan seperti ini dapat mengidentifikasi periode dengan tingkat insiden kejang yang lebih tinggi atau lebih rendah, yang akan memungkinkan kami untuk memberikan obat yang dipersonalisasi." Penelitian tentang epilepsi ini sedang dilakukan di Pusat Epileptologi dan Bedah Epilepsi Zurich,yang dijalankan sebagai bagian dari kemitraan antara UniversityHospital Zurich, Swiss Epilepsy Clinic dan University Children's Hospital Zurich.