Neural Data Processing Latency

Neural veri işleme, modern nöroteknolojinin temel taşıdır, yakalama, analiz ve beyin ve sinir sistemi tarafından üretilen elektrik sinyallerin yorumlanmasıdır.Bu sinyaller, gerçek zamanlı olmayan elektroensepografi (EEG), invaziv elektrokortikografi (ECoG), veya intraortik mikroekonomik mikroekonomik sistemler - bu sinyallerin gerçek zamanlı olarak işlenmesi anlamına gelen uygulamalar için kritik bir uyarı ve uyarılar arasındaki hız.

Geleneksel sinir veri işleme hatları birkaç temel içerir: sinyal satın alma, amplitüd, filtreleme, sanatifact kaldırılması, özellik çıkarma ve sınıflandırma veya sınıflandırma.Her adım hesaplamalı bir yük ve rekreasyon gecikmesi genellikle gerçek zamanlı sistemlerin sıkı zaman kısıtlamalarını aşıyor. Örneğin, bir BCI, bir tedavi edici modeli kontrol etmeli ve her birkaç milisaniyenin düzgün bir işlem sürdürmesi için yeni bir komut üretmelidir; 100 milisaniyenin ötesinde gecikmeler algılanabilir ve yıkıcı olabilir.

Geleneksel Latency Şişeneck

AI'nın geç kalmış özelliklerini nasıl takdir etmek, geleneksel şişeleri anlamak önemlidir. Neural sinyalleri doğal olarak gürültülü, istasyon dışı ve yüksek boyutlu olmayan. Geleneksel sinyal işleme el sanatlarına dayanıyor - grup gücü, artış sayıları veya dalgalama katları gibi - bu da dikkatli bir şekilde optimize etmek ve genellikle hesaplamalı pahalı işlemleri gerektirir.

Bir zamanlar özellikler alınırsa, vektör makineleri gibi sınıflandırıcılar, lineer ayrımcı analizler veya gizli Markov modelleri çevrimdışı olarak eğitilmiştir. Gerçek zamanlı olarak, bu modeller her gelen örnek veya veri penceresi için karar sınırları hesaplamalıdır. Tüm boru hattı, ham sinyalden çıkışa kadar, genel amaçlı işlemcilere çalışan yazılımlarda 200-500 milisaniyeyi kolayca aşabilir: Veriler, satın alma cihazından USB veya Bluetooth üzerinden bir bilgisayarla aktarılmalıdır.

AI Alleviates Latency

Yapay zeka, özellikle derin öğrenme, çok sayıda eşdeğer aşamaları tek, optimize edilmiş son modele kadar daraltarak geç saatlere adresler. elcraft özellikleri ve ayrı bir sınıflama eğitimi yerine, bir sinir ağı, istenen çıktıları doğrudan haritalamak için öğrenilir.Bu son-to-sonrası öğrenilir.

Gerçek Zamanlı SignalTime Deep Neural Networks ile Dekoding

Eş zamanlı sinir ağları (CNN), uzun kısa vadeli bellek (LSTM) ağlarından kodlanmış, sinir bozucu hareket trajektörleri için ideal hale getirebilmek veya her birkaç milisaniyeyi uygun donanıma tespit etmek için, uzun süreli bellek (LSTM) ağlara güvenmek için başarılı bir şekilde uygulanabilir.Son zamanlarda, otomatik olarak devre dışı bırakmak için ideal bir şekilde ayarlanabilir.Influencere geçiş noktalarına göre, son derece yüksek çözünürlükte bir şekilde kontrol oluşturabilir.

Adaptif Öğrenme ve Kişiselleştirme

AI’ en büyük avantajlar, yeni bir kullanıcı ve iyi niyetli modellere sürekli veya online öğrenme yoluyla uyum sağlama yeteneğidir. Geleneksel BCI sistemleri, her kullanıcı için eğitim verilerini toplamak için uzun süreli bir kalibrasyon seansları gerektirir. AI modelleri, sistemden bilgisayar dışı sinyalleri takip edebilir (örneğin, tamamen silinmeyen bir model ve iyileştirici değişikliklerden dolayı) ve bir kullanıcı değişikliğini azaltır.

Donanım Düşük Seviyeye Hız Vermek için Hızlandırma

AI modelleri, yüksek çözünürlükte olan belirli bir donanım için optimize edilebilir. Grafik işleme birimleri (GPUs), doğrusal olmayan ağlarda, otomatik olarak mikropizleyici algoritmaların tipik olarak kullanılması için büyük bir paralellik sunabilir. Uygulamaya özgü tümleşik devreler (ASIC) Google's; Tensor Processing Birimleri (TPU) veya Intel'17; Daha önce demetli nöronları kullanarak, gerçekleştirilmiş mikrobiliteli ağlarda otomatik olarak, otomatik olarak tümleşik devreler sağlar.

Edge Computing ve On-Device AI

Geçim için başka bir güçlü strateji, kenarda hesaplamaya devam ediyor - sinyal kaynağına kapalı. bulut sunucusuna veya hatta yakın bir bilgisayar için AI modelleri doğrudan satın alma cihazı üzerinde çalışabilir (<500 K parametresi) 10 milisaniye altında çalışır ve sadece birkaç militariz mikro kontrol ünitesini çizerken, bu gerçek zamanlı veri işleme işlemine izin verir.

Federated learning more completes edge AI by allows models to be improve across multiple devices without centraling data. Her kenar cihazı yerel sinir kayıtları üzerinde trenler ve sadece merkezi bir sunucu ile anonim güncellemeleri paylaşıyor.Toplanan model daha sonra cihazlara geri dağıtılır.Bu yaklaşım, bireysel beyin verilerini asla cihazı terk ettiğinden, sürekli model performansını geliştirirken katı veri koruma düzenlemeleri sağlar.

Uygulamalar Low-Latency AI tarafından dönüştürüldü

Motor Nöroprostez ve BCIs

Düşük çözünürlüklü AI, prosthetic uzuvların ve bilgisayar cursorsorslarının akıcı, doğal kontrolüne olanak sağlar. Örneğin, BrainGate konsorsiyumu 30 milisaniyenin altında 30 tane sabit olmayan görsellemelere izin veren bir optik kol gecikmeleri kontrol etmek gibi görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılar son sistem, aynı zamanda, güncel olmayan EEG tabanlı bir n300 veya sabit olmayan bir sabit olmayan iletişim araçları kullanarak görevleri yerine getirir.

Kapalı-Loop Nöromodülasyon

Tedavi uygulamaları, kapalı-loop derin beyin uyarı (DBS) sistemleri, sadece ihtiyaç duyduğunda uyarı verme potansiyellerinin gerçek zamanlı analizine dayanır - yan etkileri ve bataryayı boşaltır. epilepsi hastaları için nöbetçileri tespit edebilir (örneğin, Parkinson ve #8217; hastalık) Bu hız uyarıları ile ilgili olarak, hastalanmalar için basit bir casusu kullanarak, sinirsel ağ tespit edebilir.

İletişim için gerçek zamanlı beyin-Bilgisayar Ağları

Kilitli sendromlu bireyler için BCIs, iletişimin tek anlamını sunuyor. Düşük zamanlı AI modelleri, doğrudan kortical sinyallerinden bahsetmeye çalışan bu modelleri klinik prototiplere taşıdı.Görünen sinir ağları kullanarak iletiler veya kelimeleri tahmin edebiliyorlar, sohbet etmek için daha doğal.

Seizure Tespit ve Önlem

Epilepsy izleme, EEG sinyallerinin sürekli analizini ve eşlemelerini mümkün kılar ve her 200 milisaniyede çalışırken, sabit bir şekilde algılanır ve tekrarlayıcı sinir ağları - sadece 300 milisaniyeye kadar ulaşırken elde edilir.

Uyku İzleme ve Sinir Bakımı

Tüketici uyku takipçileri, tek kanal EEG veya kombine optik sinyallerden uyku aşamalarını sınıflandırmak için AI'yı giderek daha fazla kullanır. Gerçek zamanlı sınıflandırma, ışık uyku sırasında kullanıcıları uyandıran uyarlanabilir alarm saatleri için gereklidir.Bu tren kullanıcılarının beyin aktivitelerini – düşük ücretli bir şekilde geri bildirimde bulunabilirler. 10-30 saniye içinde, ortalama 30 saniyelik bir dönüşüm pencereleri altında kullanılan mikroplotex uygulamaları – bu tren kullanıcıları, beyin aktivitelerini kullanarak – doğrudan düşük ücretli bir kullanıcıdan geri bildirimle sonuçlanabilir.

Meydanlar ve düşünceler

Dikkat verici ilerlemeye rağmen, düşük çözünürlükte bir sinirsel veri işleme için AI dağıtma, bazı riskleri azaltmak için kullanılır.()))Bu modeller, aktif bir araştırma alanı olarak algılanabilir.)

Future Yol Tarifi

Sinirli veri işleme noktalarının yörüngesi, sinirsel donanımla bile sıkı bir şekilde entegrasyona işaret eder.:0)Neuromorphic Computing) – hangi silikon devreleri biyolojik nöronların casus davranışını taklit eder – bu doğal olarak sinirsel aktivite ile senkronize edilebilir.[Döneticileri sınırlıyor) Bu sistemler, erkansif zamanlayıcısı ile birlikte, nano-parçacıklı analizler için kapıyı kapatabilir.

Araştırma sınırları zorlamaya devam ediyor. Örneğin, OpenBCI ve BrainFlow gibi araştırmacılar, düşük ücretli AI boru hatlarının büyümesini sağladılar. Intel, IBM ve Brainchip, araştırmacılar için bariyeri daha düşük yapıyor.Bu AI'nın sadece geç saatlere kadar azaltılabilmesi için, tamamen yeni mikroplojik donanımın büyümesinin mümkün olmasını bekleyebilirler.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Yapay zeka temel olarak gerçek zamanlı sinirsel veri işleme alanını yeniden şekillendirir. Birden çok basamaklı geleneksel boru hatlarının son derece başarılı modeller, donanım hızlandırma ve kenar için hesaplamalar, AI kesintileri tek hanedanlıklı milisaniyeler için geç saatlere kadar uzanır, özellikle de beyin-bilgisayar arayüzlerinin sıkı taleplerinin üstesinden gelmek, sinir bozucu algoritmaların üstesinden gelmek ve sinir bozucu bir şekilde yorumlanması, sinirsel olmayan algoritmaların düzeltilmesi ve daha da kolaylaştırılması.