Neuronas artificiales que reconocen bioseñales en tiempo real

Los actuales algoritmos de redes neurales logran resultados impresionantes que ayudan a resolver numerosos problemas.

Sin embargo, los dispositivos electrónicos utilizados para ejecutar estos algoritmos siguen requiriendo demasiada potencia de procesamiento.

Estos sistemas de inteligencia artificial simplemente no pueden competir con un cerebro real cuando se trata de procesar información sensorial o interacciones con el entorno en tiempo real.

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, el Instituto Federal Suizo de Tecnología (ETH) en Zúrich y el Hospital Universitario de Zúrich ha utilizado este enfoque para desarrollar un chip basado en la tecnología neuromórfica que reconoce con fiabilidad y precisión bioseñales complejas.

El equipo de Giacomo Indiveri, profesor del Instituto de Neuroinformática de la Universidad de Zúrich y en el ETH, consiguió utilizar esta tecnología para detectar con éxito oscilaciones de alta frecuencia previamente registradas.

Estas ondas específicas, medidas mediante un electroencefalograma intracraneal (iEEG), han demostrado ser biomarcadores prometedores para identificar al tejido cerebral que provoca los ataques epilépticos.

Los investigadores diseñaron primero un algoritmo que detecta las oscilaciones de alta frecuencia gracias a una buena simulación de la red neural natural del cerebro: la llamada red neuronal de impulsos.

El segundo paso consistió en implementar la red neuronal de impulsos en una pieza de hardware del tamaño de una uña que recibe las señales neurales mediante electrodos y que, a diferencia de los computadores convencionales, tiene una enorme eficiencia en el uso de recursos.

Esto hace posible cálculos con una resolución temporal muy alta, sin depender de la computación en la nube ni tan siquiera de internet.

“Nuestro diseño nos permite reconocer patrones de espacio y de tiempo en señales biológicas en tiempo real“, resume Indiveri.

Los investigadores planean ahora utilizar sus hallazgos para crear un sistema electrónico que reconozca y monitorice de forma fiable las oscilaciones de alta frecuencia en tiempo real.

Cuando se utilice como herramienta de diagnóstico adicional en los quirófanos, el sistema podría mejorar el resultado de las intervenciones neuroquirúrgicas.

Fuente: Noticias de la Ciencia