EPFL đã phát triển một chip neural cấy ghép kích thước 4×2 mm mang tên LogSync, cho phép đo lường và giải mã các tín hiệu đồng bộ giữa các vùng não trong thời gian thực. Nhờ thuật toán machine‑learning, chip có thể nhận diện các trạng thái nhận thức như tập trung, hay cảm xúc như hưng phấn, và kích hoạt kích thích điện khi phát hiện các trạng thái mục tiêu.
Hệ thống này được thiết kế dưới dạng system‑on‑chip tiêu thụ năng lượng dưới 200 microwatts – chỉ bằng một phần rất nhỏ so với các thiết bị DBS truyền thống. Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm LogSync trên dữ liệu não người thu thập trong các thí nghiệm tâm thần, bao gồm nhiệm vụ nhận thức và xem video kích thích cảm xúc, và thuật toán đã phân biệt chính xác các trạng thái này chỉ dựa trên tín hiệu não.
Trong các thí nghiệm trên chuột tại Đại học Minnesota, LogSync không chỉ theo dõi các dao động não liên tục mà còn tạo ra các tín hiệu kích thích tại các pha nhất định của sóng não, chứng minh khả năng hoạt động đóng‑vòng thực tế. Dự án được tài trợ 6,6 triệu USD bởi NIMH của Mỹ, nhằm phát triển các liệu pháp cho các rối loạn tâm thần nghiêm trọng như trầm cảm và rối loạn lo âu.
Việc tích hợp phần cứng và thuật toán trên một chip siêu tiết kiệm năng lượng mở ra triển vọng cho các thiết bị DBS thích ứng, giúp các bác sĩ điều trị dựa trên mạng lưới thần kinh thay vì chỉ một vùng não đơn lẻ, đồng thời giảm thiểu rủi ro và chi phí cho bệnh nhân Việt Nam.
Nguồn: Hacker News — Biên dịch & tổng hợp: danhbaai.com