Los dispositivos electrónicos en los que se basan los algoritmos de redes neuronales actuales requieren una gran cantidad de poder de procesamiento, lo que significa que estos sistemas de inteligencia artificial (IA) aún están lejos de estar a la par con el cerebro humano para procesar información sensorial o interacciones con el medio ambiente en tiempo real.
La clave para superar este desafío podría involucrar la ingeniería neuromórfica, que es un nuevo enfoque que combina inteligencia artificial y natural. Investigadores de la Universidad de Zúrich, ETH Zúrich y el UniversityHospital Zúrich confían en este enfoque para desarrollar un chip basado en tecnología neuromórfica, con el chip reconociendo bioseñales complejas de forma precisa y fiable.
La nueva investigación fue publicada en Comunicaciones de la naturaleza.
Detección de HFO
El equipo utilizó la tecnología para detectar con éxito oscilaciones de alta frecuencia (HFO) previamente registradas, que se miden con un electroencefalograma intracraneal (iEEG). Los HFO han demostrado ser confiables para identificar el tejido cerebral responsable de los ataques epilépticos.
El equipo simuló la red neuronal natural del cerebro, que se llama red neuronal de picos (SNN), para diseñar un algoritmo para detectar HFO. Luego implementaron el SNN en una pequeña pieza de hardware que recibe señales neuronales a través de electrodos, que son extremadamente eficientes energéticamente.
Debido a esta eficiencia, los cálculos se pueden realizar con una resolución temporal muy alta sin depender de Internet o de la computación en la nube.
Giacomo Indiveri es profesor en el Instituto de Neuroinformática de UZH y ETH Zur-ich.
“Nuestro diseño nos permite reconocer patrones espaciotemporales en señales biológicas en tiempo real”, dice Indiveri.
Usos de la vida real
Los investigadores ahora buscan utilizar los nuevos hallazgos para desarrollar un sistema electrónico que pueda reconocer y monitorear de manera confiable los HFO en tiempo real. Según el equipo, si la herramienta se utiliza como una herramienta de diagnóstico adicional en los quirófanos, podría mejorar el resultado de las intervenciones neuroquirúrgicas.
El reconocimiento de HFO también podría tener un impacto en otros campos, siendo el objetivo a largo plazo del equipo el desarrollo de un dispositivo para monitorear la epilepsia. Este tipo de dispositivo podría usarse fuera del ámbito hospitalario, lo que permitiría analizar 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.
Johannes Sarnthein es neurofisiólogo en el UniversityHospital Zurich.
“Un chip portátil o implantable como este podría identificar períodos con una mayor o menor tasa de incidencia de convulsiones, lo que nos permitiría ofrecer medicamentos personalizados”, dice Sarnthein.
La investigación sobre la epilepsia se lleva a cabo en el Centro de Epileptología y Cirugía de Epilepsia de Zúrich, que forma parte de una asociación entre el Hospital Universitario de Zúrich, la Clínica Suiza de Epilepsia y el Hospital Infantil Universitario de Zúrich.