Pesquisadores conseguiram miniaturizar toda a tecnologia mais usada pela neurociência, construindo um aparelho compacto e de baixo consumo de energia que é capaz de decodificar nossas ondas cerebrais.
Em vez dos tradicionais transistores, o chip é feito de neurônios artificiais.
Nos primeiros testes, envolvendo ondas cerebrais de pacientes com epilepsia, o equipamento conseguiu identificar quais regiões do cérebro causam ataques epilépticos, emitindo alertas que abrem novas perspectivas para o tratamento da condição.
Já existem algoritmos de rede neural – uma espécie de inteligência artificial – que produzem resultados impressionantes que ajudam a resolver um número significativo de problemas. No entanto, esses programas não resolvem todos os problemas: De um lado, esses sistemas de inteligência artificial simplesmente não conseguem competir com um cérebro real mesmo quando rodam em supercomputadores poderosos; e, por outro, não são práticos para processar informações sensoriais ou interações com o ambiente em tempo real.
Engenharia neuromórfica
Uma das tecnologias mais promissoras para fechar esse hiato entre inteligência artificial e inteligência natural é a chamada engenharia neuromórfica, uma abordagem que usa processadores especiais, que imitam a forma como o cérebro funciona.
Uma equipe de pesquisa interdisciplinar da Universidade, Hospital e Instituto Federal de Tecnologia, todos de Zurique (Suíça), usou essa abordagem para desenvolver um processador baseado em tecnologia neuromórfica que reconhece biossinais complexos de maneira confiável e precisa.
O neuroprocessador detectou com sucesso oscilações de alta frequência, ondas específicas, medidas usando um eletroencefalograma intracraniano (iEEG), que são biomarcadores promissores para identificar o tecido cerebral que causa as crises epilépticas.
Os pesquisadores agora planejam desenvolver um sistema eletrônico completo e portátil, que reconheça e monitore essas ondas de maneira confiável em tempo real e continuamente.
O processador neuromórfico também poderá se tornar uma ferramenta diagnóstica adicional em salas de cirurgia, melhorando o resultado de intervenções neurocirúrgicas.
Fonte: Diário da saúde
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