Wetenschappers hebben een innovatieve system-on-chip (SoC) ontwikkeld die een uiterst snelle feedbacklus realiseert tussen de registratie van motorische signalen en sensorische stimulatie. De chip, vervaardigd met 65 nm technologie, is specifiek ontworpen om de latentie te reduceren bij het vertalen van neurale activiteit naar zintuiglijke prikkels, wat cruciaal is voor een natuurlijke interactie met externe apparaten.
Geavanceerde on-chip analyse
Een kernonderdeel van deze technologische vooruitgang is de integratie van een mixed-signal module voor ongesuperviseerde 'spike-sorting'. Deze functionaliteit stelt het systeem in staat om de vuursnelheden van individuele neuronen nauwkeurig te onderscheiden, een vereiste voor effectieve sensorische mapping. Volgens een technische beschrijving op arxiv.org maakt deze module gebruik van analoge kenmerkextractie die reageert op gebeurtenissen, gecombineerd met digitale clustering via de Manhattan-afstand.
De efficiëntie van het systeem is opvallend hoog, met een energieverbruik van slechts 1,6 $\mu$W per kanaal. Tijdens tests met de Quiroga Difficult-1 benchmark behaalde de chip een nauwkeurigheid van 94,58% bij het classificeren van drie verschillende klassen. Zelfs bij de introductie van stimulatie-artefacten in 20% van de spikes bleef de prestatie stabiel, met een minimale daling van slechts 0,4%.
Realtime controle en energiebeheer
Om stimulatieparameters direct aan te passen, is de SoC uitgerust met een closed-loop controller en een programmeerbare calculator die de vuursnelheid binnen een glijdend venster berekent. Deze controller ondersteunt zowel polynomiale als logaritmische mappingfuncties. Ter optimalisatie van het energieverbruik is de benadering van Mitchell geïmplementeerd. De chip is zowel in een laboratoriumomgeving als in vivo volledig getest.
Dit project kwam tot stand door een samenwerking waarbij onder meer experts van het upenn.edu aan de Perelman School of Medicine van de University of Pennsylvania betrokken waren. De bevindingen zijn geaccepteerd voor publicatie in IEEE Solid-State Circuits Letters.
De weg naar klinische schaalbaarheid
De ontwikkeling van deze hardware sluit aan bij een bredere trend om brain-computer interfaces (BCI's) bruikbaar te maken in een klinische setting. In een analyse van nature.com wordt gesteld dat het vermogen om neurale decodering te generaliseren belangrijker is voor duurzaam klinisch succes dan het behalen van piekprestaties. Het co-design van hardware en algoritmen, zoals toegepast in deze nieuwe SoC, wordt beschouwd als een noodzakelijke voorwaarde voor deze schaalbaarheid.
Naast de rekenkracht blijft de fysieke interface tussen technologie en het menselijk lichaam een centraal onderzoekspunt. Er is voortdurende aandacht voor de ontwikkeling van tijdelijke en zachte bio-elektronica. Daarnaast worden de specifieke uitdagingen bij het registreren van signalen in het ruggenmerg onderzocht, zoals beschreven in publicaties van het iop.org.
Toekomstige impact op protheses
De mogelijkheid om motorische signalen vrijwel onmiddellijk om te zetten in sensorische feedback kan de besturing van bionische protheses drastisch verbeteren. Doordat de dataverwerking lokaal op de chip plaatsvindt, wordt de vertraging geminimaliseerd. Hierdoor kan een gebruiker een natuurlijker gevoel van interactie ervaren met een prothese, wat bijdraagt aan het overkoepelende doel van de neurowetenschappen: het herstellen van verloren gegane bewegingen en communicatie via geavanceerde neurale interfaces.