EPFL의 신경 칩, 뇌 영역 간 소통을 실시간으로 해독하다
Neural chip decodes interactions between brain regions
EPFL 연구진이 뇌 영역 간 동기화와 진동을 측정해 인지·감정 상태를 실시간으로 분류하는 이식형 신경 칩 LogSync를 개발했다. 200마이크로와트 미만의 초저전력으로 네트워크 수준 바이오마커를 추출하고, 특정 상태가 감지되면 자극을 유발한다. 기존 단일 영역 기반 폐쇄 루프 자극의 한계를 넘어 우울증·PTSD 등 정신 질환 치료의 적응형 뇌심부자극 가능성을 넓힌다.
우리 시스템 전체는 공동 설계되었습니다. 즉, 알고리즘과 하드웨어가 이식형 기기의 제약을 염두에 두고 함께 개발됩니다. 이 접근 덕분에 단일 칩에서 네트워크 수준의 신경 신호 처리와 해독을 달성하면서도 전력 소모를 200마이크로와트 미만으로 유지할 수 있었습니다.
HN 토론
33- ghm2180
나는 ADHD에 대한 정신 모델을 다음과 같은 최신 연구를 읽으면서 발전시켰다: https://www.economist.com/leaders/2024/10/30/adhd-should-not...
비유하자면, 유전자를 플루트의 구멍이라고 생각하고 유전자 발현을 음악이라고 생각한다면, 환경은 "나쁜" 음악을 결정하는 요인이다. 하지만 ADHD 증상과 특별히 알려져 있거나 상관관계가 있는 단일 유전자는 없다.
ADHD는 유전적으로 발생할 가능성이 높지만, 유전자는 모든 사람에게 존재하며 특정 환경적 상황에서만 발현되는데, 실험실에서는 확실히 알 수 없다(실험실에서는 주로 외부 행동과 fMRI 혈류를 관찰하기 때문이다).
하지만 나는 명상(주 3-4일, 45분)을 해왔고, 30분의 파워 냅이 내 정신에 놀라운 효과를 준다는 것도 스스로 깨달았다. 약물의 효과는 앞의 두 가지에 달려 있다; SNRI, 도파민 재흡수 억제는 융단 폭격과 같아서 재배선할 준비만 시켜줄 뿐이다: 여전히 치료 및 행동 치료 기법으로 재배선해야 한다.
하지만 나는 명상과 파워 냅을 한 날에는 내 뇌파가 다르다는 것을 확실히 안다.
깊은 뇌 신경 활동 감지 데이터가 나쁜 파동을 감지하고 교정 파동을 제공함으로써 루프를 닫을 수 있는지 정말 알고 싶다.
- AbstractH24
이것의 대부분은 이미 존재하며, 나는 이미 그것을 내 뇌에 이식했다.
기사는 때때로 포함하거나 생략하는 세부 사항에서 이상할 수 있다.
- D-Machine
> 제안된 SoC는 정신 질환과 관련된 두 개의 두개내 뇌전도(iEEG) 데이터 세트에서 광범위하게 검증되었으며, 다중 소스 간섭 과제(MSIT)와 정서적 갈등 해결(ECR) 과제에서 각각 80.9%/74.8%의 민감도와 74.2%/73.1%의 특이도를 달성했다. 또한 우리는 EEG 기반 감정 인식을 위한 공개 DEAP 데이터 세트에서 SoC를 평가하여 각성 및 정서가 상태에 대해 각각 70.5%/72.5%의 민감도와 69.8%/66.3%의 특이도를 달성했다. [https://ieeexplore.ieee.org/document/11685197]
글쎄, 다른 분류기의 비교 성능과 이 데이터 세트의 기본 비율을 보지 않고서는 이 성능 지표가 우리가 신경 써야 할 것인지, 그리고 예를 들어 피험자에게 간단한 언어적 탐침을 사용한 분류기가 EEG 신호를 거치는 것보다 더 나은 예측을 제공할 수 있는지 알 수 없다. EEG 바이오피드백으로 정말 흥미로운 것들을 할 수 있으니 아마도 이것은 유용할 수 있지만, 전체 EEG 헤드기어가 단일 칩 기반 측정보다 훨씬 풍부하고 유용한 정보를 제공할 것이라고 생각한다. 아마도 이것은 우리가 아는 핵심 기능 장애가 매우 특정한 영역(들)에 국한된 정신 질환이나 뇌 손상에 사용될 것이다.
- layer8
최종 단계는 이 단편 소설에 묘사되어 있다: https://gwern.net/doc/fiction/science-fiction/1995-egan.pdf
- HPsquared
이것은 언젠가 쿠키 배너에 등장할 것이다.