 Ученые из университета в Сингапуре разработали небольшой умный чип, который может работать совместно с нейронными имплантатами для эффективной беспроводной передачи сигналов мозга.
Нейронные имплантаты при встраивании в головной мозг могут облегчить изнурительные симптомы болезни Паркинсона или дать возможность парализованным людям совершать движения с помощью своих протезов. Однако они должны быть соединены проводами с внешним устройством, расположенным вне организма. В случае с протезами, нейронный имплантат подключается к компьютеру, который декодирует сигналы мозга, позволяя протезу двигаться. Все эти внешние провода не только являются громоздкими, но и увеличивает риск инфекций мозга.
Новый чип, разработанный учеными, может предоставить передачу данных от мозга по беспроводной сети и с высокой точностью. Исследовательская группа протестировала чип с помощью данных, записанных на моделях животных. Данные показали, что чип может декодировать сигнал от мозга к кисти и пальцам с 95-процентной точностью.
Исследователи разработали вполне универсальный умный чип, который может обрабатывать данные, анализировать образцы и распознавать разницу. Он является примерно в сто раз более эффективным, чем нынешние чипы, присутствующие на рынке. Их работа приведет к более компактным медицинским носимым устройствам, таким как портативные устройства мониторинга ЭКГ и нейронные имплантаты, так как им уже не понадобятся большие батареи для их питания.
Для достижения высокой точности при декодировании сигналов мозга, имплантаты требуют тысячи каналов необработанных данных. Для беспроводной передачи большого объема данных, также необходима большая мощности, что может потребовать больших батарей или более частой подзарядки.
Это не представляется возможным в связи с ограниченным пространством в мозге для имплантатов, в то время как частая подзарядка приводит к тому, что имплантаты не могут быть использованы для длительной записи сигналов. Таким образом, текущие прототипы беспроводных имплантатов подвергаются недостатку точности, так как им не хватает пропускной способности для передачи тысячи каналов необработанных данных.
Вместо того, чтобы увеличивать источник питания для поддержки передачи необработанных данных, исследователи попытались уменьшить количество данных, которое должно быть передано.
Разработанный, чтобы быть чрезвычайно энергоэффективным, запатентованный умный чип будет анализировать и декодировать тысячи сигналов от нервных имплантатов в головном мозге. Затем он будет сжимать полученные данные и отправлять их по беспроводной сети малого внешнего приемника.
Новый чип предназначен для анализа образцов данных и определения любых отклонений. Например, в камере удаленного видеонаблюдения, чип может быть запрограммирован для отправки видео обратно к серверам только когда камера обнаруживает злоумышленника или конкретный тип автомобиля.
Подобный чип может стать чрезвычайно полезны для Интернета вещей, где каждое электрическое и электронное устройство подключается к Интернету через умную микросхему.
Докладом исследовательской компании по маркетингу Gartner прогнозирует, что около 6,4 млрд интеллектуальных устройств и приборов будут подключены к Интернету к 2016 году. Учитывая, что к 2020 году количество устройств вырастет до 20,8 млрд, снижение сетевого трафика будет приоритетом для большинства компаний.
Используя новый чип, устройства могут обрабатывать и анализировать данные прямо на месте, перед обратной отправкой важных деталей в сжатом пакете, вместо отправки всего потока. Это позволит уменьшить объем передаваемых данных в более тысячи раз.
Исследователи ведут переговоры с Singapore Technologies Electronics Limited с целью адаптации своего умного чипа, который может значительно уменьшить энергопотребление и объем данных, передаваемых с помощью удаленных датчиков с батарейным питанием, таких как видеокамеры. Они также стремятся расширить применение чипа в коммерческих продуктах, настраивая его для сетей датчиков умного дома, в сотрудничестве с местной компанией электроники. Чип, имеющий размер в 5 мм на 5 мм, в настоящее время может быть лицензирован компаниями через NTUitive.
|
