Investigadores de la Escuela de Ingeniería de la Universidad Politécnica Federal de Liubliana (EPFL) han desarrollado LogSync, un chip neural implantable de bajo consumo que rastrea la comunicación entre regiones cerebrales en tiempo real. Este dispositivo, publicado en la IEEE Journal of Solid-State Circuits, está diseñado para superar las limitaciones de los sistemas de estimulación cerebral profunda (DBS) actuales, que suelen operar en modo abierto o dependen de señales de una sola región. LogSync utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para analizar biomarcadores de red, como la sincronía de ondas cerebrales, y generar estímulos adaptativos cuando detecta estados cognitivos o emocionales específicos. El sistema consume menos de 200 microwatts, una fracción del consumo típico de interfaces neuronales, gracias a un diseño co-optimizado de hardware y software que emplea cálculos logarítmicos. El proyecto, financiado por el Instituto Nacional de Salud Mental de EE. UU. con 6,6 millones de francos suizos, ha sido validado con grabaciones de humanos y pruebas en ratones en la Universidad de Minnesota. Aunque su aplicación inicial es psiquiátrica, la capacidad de LogSync para extraer biomarcadores de red tiene potencial para mejorar terapias para Parkinson y otros trastornos neurológicos mediante DBS adaptativa. El equipo también está explorando métodos de aprendizaje automático no supervisado para futuras interfaces neuronales más inteligentes.
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