Чип LogSync исследует мозговые ритмы и их согласованность для определения когнитивных и эмоциональных состояний, а также запускает стимуляцию в нужный момент
Лаборатория интегрированных нейротехнологий при Федеральной политехнической школе Лозанны (EPFL) создала LogSync — имплантируемый чип, который анализирует взаимодействие между различными областями мозга и распознаёт когнитивные и эмоциональные состояния в реальном времени. Система может генерировать команды для электрической стимуляции, когда фиксирует определённое состояние.
LogSync предназначен для будущих адаптивных систем глубокой стимуляции мозга. В текущих устройствах параметры стимуляции часто устанавливаются заранее, без постоянной адаптации к активности мозга. Существуют системы с обратной связью, но многие из них основываются на сигналах из одного участка. Руководитель лаборатории Махса Шоаран и её команда считают, что при психиатрических расстройствах нарушения взаимодействия между несколькими областями мозга могут играть значительную роль.
Чип фиксирует электрическую активность мозга, анализирует силу нейронных ритмов и синхронность сигналов из различных областей, а затем передаёт полученные данные алгоритму машинного обучения. Он использует эти данные для различения когнитивных и эмоциональных состояний и определения моментов, когда стоит активировать стимуляцию.
Всю обработку сигналов и распознавание состояний удалось интегрировать на одном кристалле с потреблением менее 200 микроватт. Для этого учёные работали над аппаратной частью и алгоритмами, учитывая ограничения имплантата. Один из ключевых подходов — применение логарифмических вычислений, которые упрощают математические операции, необходимые для анализа мозговых сетей.
Эффективность системы была проверена на записях мозговой активности людей, полученных в ходе предыдущих психиатрических исследований. В одном наборе данных фиксировались изменения когнитивной вовлечённости во время выполнения умственной задачи, а в другом — эмоционального возбуждения при просмотре видеороликов. Алгоритм успешно различал эти состояния по нейронным сигналам. В экспериментах на крысах в Университете Миннесоты чип отслеживал мозговые ритмы и формировал команды для стимуляции в определённые фазы их активности.
LogSync ещё не прошёл испытания на людях. Представленные результаты подтверждают возможность обработки сигналов и распознавания состояний на основе мозговой активности, однако сами по себе они не доказывают эффективность данного подхода в лечении психиатрических заболеваний. Разработка осуществляется в рамках проекта по созданию имплантируемых систем для измерения и управления ритмической активностью мозговых сетей при тяжёлых психических расстройствах, включая расстройства настроения и тревожные расстройства.
Параллельно лаборатория работает над методами машинного обучения, которые обучаются непосредственно на нейронных записях, а не на заранее определённых показателях. В работе, представленной на ICML 2026, команда использовала самообучение для анализа мозговой активности одновременно по трём параметрам: областям мозга, каналам записи и времени. Эти методы развиваются в рамках более широкой работы над нейроинтерфейсами, в том числе через компанию Infera Neuro, созданную с участием Шоаран.
Источник