NeuralTree SoC检测并阻断神经系统疾病的症状

大脑植入芯片，如埃隆·马斯克的Neuralink，曾经是科幻小说中严格存在的概念，现在正在接受现实世界的投资。虽然这项技术还远未在人类中使用，但它有可能彻底改变神经病学，并对许多人的生活产生积极影响。

本周，瑞士洛桑联邦理工学院的研究人员宣布了一种新的神经芯片，可以检测和预防某些神经疾病的症状。

 

EPFL研究人员开发了一种低功耗芯片设计，将ML算法和软植入式电极相结合，以识别和抑制各种神经疾病的症状。图片由Alain Herzog和EPFL提供

 

在本文中，我们将了解EPFL的研究如何解决植入式芯片面临的一些硬件挑战。

 

植入SoC面临的挑战

植入式SoC的挑战之一是，大多数提出的解决方案具有较低的通道数。通常，SoC的模拟前端由滤波器和放大器等信号调节硬件组成，需要很大的面积。由于大脑植入式硬件的空间有限，因此在面积和功能之间存在着重大的权衡。因此，许多机器学习SoC往往被限制在8-32个信道。研究人员认为，这样数量的通道不足以收集有意义的生物数据。

除了信道计数问题之外，许多提出的用于生物应用的机器学习SoC是无效的。SoC的硬件复杂性与被跟踪的通道和生物标志物的数量成比例地增长。大多数体系结构在添加通道方面达到了回报递减的程度，最终，硬件的复杂性超过了添加更多通道的好处。正因为如此，扩展这些SoC非常困难，这也是信道数量保持如此之低的另一个原因。

为了让未来的SoC在医疗保健中提供任何真正的价值，必须首先解决这些问题。

 

NeuralTree检测并消除神经系统症状

EPFL最近发表了一篇论文，介绍了其新的SoC NeuralTree。该团队声称，NeuralTree被标记为“256-通道0.227µJ/class通用神经活动分类和闭环神经调控SoC”，在可植入大脑的硬件领域具有潜力。

 

NeuralTree前端架构。图片由arXiv提供

 

该芯片利用了独特的前端架构，这有助于它克服可扩展性问题，并为SoC增加了高信道数。EPFL的论文将该芯片描述为具有空间高效的时分复用（TDM）前端，由两步快速稳定的混合信号直流伺服环（DSL）组成。结果是，该芯片可以在3.48mm的小芯片面积内容纳16×16开关矩阵中排列的256个通道^2..

该设备使用机器学习和基于脑电波的生物标志物的信号处理来理解神经活动。如果出现帕金森氏震颤或癫痫发作等神经系统反应，芯片可以检测到。此外，芯片可以通过在大脑中产生相反的信号来有效地消除症状，从而防止即将出现的神经系统症状。

该团队的研究产生了一种可工作的SoC，其信道数量提高了8倍，每个信道面积提高了9.3倍，系统能效提高了4.3倍。

未来，EPFL的研究人员希望更新芯片上的算法，以跟上不断发展的神经信号。