26.02.2021

Нейроморфные чипы имитируют человеческий мозг

Электрические свойства биологических клеток давно изучаются для понимания внутриклеточной динамики. Сложность измерения микроскопических параметров, которые контролируют динамику ионных токов и нелинейность ионной проводимости, препятствуют попыткам построить количественные вычислительные модели. Растущее внимание, уделяемое имплантируемой биоэлектронике для лечения хронических заболеваний, побуждает технологии создавать маломощные твердотельные аналоговые устройства, которые точно имитируют биологические схемы.

Человеческий мозг обрабатывает информацию и мгновенно сохраняет ее через более чем 100 миллиардов нейронов. Нейроны взаимодействуют друг с другом через более чем 100 триллионов синапсов, которые соединены параллельно, что позволяет сети одновременно выполнять память, вычисления, рассуждения и вычисления с низким энергопотреблением (около 20 Вт).

Нейроны определяют сигналы как часть сетей, которые создают паттерны коллективных колебаний, чрезвычайно чувствительные к свойствам нейронов. Одна из целей нейроморфных чипов — иметь возможность интегрировать нелинейные электрические характеристики и предлагать малую мощность с возможностью обработки значительного объема сигналов в реальном времени.

Твердотельные нейроны, реализованные с помощью микроэлектронной схемы, почти одинаково реагируют на биологические нейроны при стимуляции широким спектром текущих протоколов инъекций. Оптимизация моделей с нелинейными уравнениями демонстрирует эффективный метод программирования аналоговых электронных схем. Этот подход предлагает способ восстановления пораженных биологических цепей и имитации их функции с помощью биомедицинских имплантатов, которые могут адаптироваться к биологической обратной связи.

Нейроморфные чипы представляют собой многообещающую технологию для имплантации интерфейсов мозг-машина, и в настоящее время ведется множество исследовательских проектов. Пример приложения включает решения для улучшения визуальных протезных систем или настроек глубокой стимуляции мозга. «Нейроморфные чипы маломощны и компактны, и они потенциально могут адаптироваться с помощью схем онлайн-обучения на кристалле к изменениям, которым подвергается организм со временем», — сказал Джакомо Индивери, директор Института нейроинформатики при Цюрихском университете. и ETH Zurich. «Обычно нейроморфные чипы предназначены для подключения к нейронным цепям, с которыми они взаимодействуют, используя ту же динамику, а затем выявляют аномалии в активности нейронных популяций, с которыми они разговаривают» — например, для обнаружения начала припадка .

Нейроморфные чипы работают аналогично человеческому мозгу, сохраняя энергию и работая только тогда, когда это необходимо. Многие исследователи и аналитики считают, что эти чипы, вероятно, будут будущим не только для искусственного интеллекта, но и для разработки систем криптографической оценки с низким энергопотреблением.

«Чипы удовлетворят потребности [пациентов с] дегенеративным заболеванием нейронов, заменив пораженные биосхемы синтетическими», — сказал Ален Ногаре, профессор физики Университета Бата. Ногаре является частью исследовательской группы, которая работала с кардиологами, чтобы показать, что «нейронные чипы могут обратить вспять эффекты сердечной недостаточности, восстанавливая функцию… дыхательных нейронов» в основании мозга.

В статье 1 о своих выводах авторы заявляют о своем нежелании экстраполировать результаты на другие заболевания, «поскольку единственные обширные испытания, которые мы провели на животных моделях болезней, — это модели сердечной недостаточности на животных». Но, по словам Ногаре, «болезни, которые приходят на ум» в качестве кандидатов на применение этого подхода, включают «болезнь Альцгеймера и болезни ионных каналов в мембране нейрона (каннелопатии). [Пациенты с эпилепсией] также могут получить пользу, поскольку некоторые формы эпилепсии, описанные в литературе, связаны с определенными ионными каналами ».

Индивери сказал: «Еще одна область применения в этой области, которая является более зрелой, — это кохлеарные имплантаты. Основными преимуществами нейроморфных чипов являются их более низкое энергопотребление, их компактность и их способность «говорить на одном языке» [как] импульсные нейроны, с которыми они взаимодействуют, то есть потенциал действия и нейронная динамика ».

Нейроморфные чипы также можно использовать для прослушивания активности двигательных нейронов и для декодирования ожидаемого паттерна активации мышц (например, для управления протезом).

Микросхемы представляют собой аналоговые устройства, характерные для нелинейных динамических систем. Это означает, что они считывают необработанные нервные сигналы и выводят колебания нейронов как аналоговые напряжения. «Никакого АЦП / ЦАП не требуется», — сказал Ногаре. «Таким образом, асинхронные микросхемы могут интегрировать сложные, зашумленные синаптические входы в реальном времени. Основная трудность заключается в том, чтобы настроить чип — через его параметры, смещения ворот и т. Д. — так, чтобы он одинаково реагировал на определенный тип биологического нейрона. Это цель методов оценки параметров, которые наша и другие лаборатории начинают разрабатывать ».

Чип должен быть минимально инвазивным с точки зрения биосовместимости, адаптироваться к сигналам с практически нулевым потреблением энергии за счет максимального использования источников сбора энергии. Конструктивные ограничения такие же, как и на электронные схемы и системы, которые в настоящее время используются в имплантатах, таких как кардиостимуляторы. «В значительной степени эти условия уже доступны благодаря нашему более чем 60-летнему опыту в производстве схем СБИС», — сказал Ногаре. «Задача дальнейшей оптимизации этих чипов для оптимизации биоимплантатов будет решена за счет постепенного технического прогресса и обратной связи с целевыми испытаниями».

Схемы СБИС, реализованные с использованием технологии CMOS, являются стратегической технологией для разработки цифровых систем; постоянный рост интеграции микроэлектроники позволил создать системы все большей сложности.

Развитие систем СБИС привело к появлению узкоспециализированных технологий. Интеграция на уровне пакетов и микросхем более практична для реализации систем СБИС из-за их компактного размера и короткого межсигнального соединения. Растущая сложность микросхем создает потребность в улучшенных методологиях проектирования и более мощных средах САПР. Однако прежде чем станет возможным полное внедрение, необходимы дальнейшие исследования и разработки.

Среди компаний, работающих над случаями применения, Ceryx Medical разрабатывает биоэлектронные генераторы центральных паттернов (CPG) для имитации нервных центров организма. CPG производят ритмические выходы в отсутствие ритмических входов. В медицинских приложениях устройства могут помочь контролировать непроизвольные и произвольные ритмические процессы, такие как перистальтика, частота сердечных сокращений и даже походка, восстанавливая правильное функционирование, когда естественные ритмические процессы были нарушены из-за болезни или травмы.

Стартапы Neuralink и Paradromics также работают над оптимизацией нейроморфных решений. Neuralink создает имплантируемую беспроводную систему с гораздо большим количеством электродов, чтобы она могла записывать сигналы от большего количества нейронов (рис. 1).

Paradromics выводит на рынок первый мозговой компьютерный интерфейс с высокой скоростью передачи данных (рис. 2). Имплантируемая система может использоваться в практических приложениях здравоохранения за счет значительного повышения скорости передачи данных, мобильности и долговечности. Стартап направлен на обеспечение еще большей плотности зондов на лицевой стороне нервного имплантата за счет интеграции большего количества электродов меньшего размера.

Будущие задачи для нейроморфных устройств состоят в повышении эффективности реакции и улучшении модели с помощью инструментов глубокого обучения с целью преобразования мозга во все более цифровой. Основное применение таких решений — цифровое лекарство от болезни Альцгеймера и других когнитивных расстройств.

Нейроморфный чип может имитировать мозг для эффективной обработки данных, что намного превосходит существующие машины, которые изо всех сил пытаются удовлетворить потребности больших данных, ИИ и машинного обучения. Ожидается, что обработка нейроморфных чипов будет играть решающую роль в немедицинских областях, включая распознавание голоса / лиц и интеллектуальный анализ данных, точно обучаясь на меняющихся данных.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Мы используем cookie-файлы для наилучшего представления нашего сайта. Продолжая использовать этот сайт, вы соглашаетесь с использованием cookie-файлов.
Принять