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Nuova tecnologia riduce di 3000 volte il tempo di analisi di immagini cerebrali
Fonte immagine: NETRI
Cambridge Consultants, una società globale di consulenza per lo sviluppo di prodotti e tecnologia, e la nuova azienda francese Neuro Engineering Technologies Research Institute (NETRI) hanno messo a punto un approccio con tecnologia cervello-in-un-chip e scansione senza lenti, che rileva l'attività dei neuroni nel tessuto cerebrale. La tecnologia usa una simulazione della funzione dell'organo su un chip.
Cambridge Consultants è riuscita ad accelerare l'elaborazione di singole immagini per più di tre ordini di grandezza, passando da circa 20 minuti per elaborare un'immagine a qualche centinaio di millisecondi. I ricercatori si aspettano che la tecnologia riduca i tempi e i costi di sperimentare la sicurezza e l'efficacia di nuove terapie.
Le tecnologie 'brain-on-a-chip' (cervello-in-un-chip) cercano di applicare questo approccio ai circuiti neurali del cervello, l'organo più complesso del corpo umano. La ricerca di NETRI usa la tecnologia brain-on-a-chip e la microscopia senza lenti per registrare l'attività di milioni di neuroni collegati, imitando i circuiti neurali implicati nei disordini neurologici.
L'approccio della società genera però una quantità enorme di dati, che richiede diverse ore di calcolo per ricostruire completamente la mappa spazio-temporale della comunicazione tra neuroni. Il sistema di scansione lavora a circa 1000 fotogrammi al secondo, l'algoritmo di base richiede in media 18 minuti per elaborare una singola immagine su un PC desktop. Senza il nuovo miglioramento, i ricercatori dicono che un solo secondo di registrazione può richiedere 12 giorni di tempo per essere elaborato.
È stato creato un team scientifico di scansione all'interno del Data Lab di NETRI, un'infrastruttura informatica che permette una rapida esplorazione di approcci su grandi dati, come la scansione ad alta definizione e l'apprendimento profondo.
Cambridge Consultants ha impiegato l'architettura NVIDIA DGX POD per l'infrastruttura AI, implementando la soluzione NetApp ONTAP di AI che combina NVIDIA DGX-1 con NetApp ONTAP e network fabric (una topologia di rete in cui i componenti si passano dati tra loro attraverso interruttori comunicanti). Questo sistema è stato in grado di elaborare un frame in 0,3 secondi di media, circa 3000 volte più velocemente del metodo originale.
Questa accelerazione è stata ottenuta attraverso una serie di ottimizzazioni, compresa la progettazione e l'applicazione di miglioramenti matematici e algoritmici, sfruttando NumPy GPU-accelerato con RAPIDS (cupy), e sfruttando la forza pura del sistema DGX-1.
Il risultato combinato ha permesso a NETRI di re-immaginare completamente il suo approccio e di mettere in prospettiva lo sviluppo di un servizio medico completamente scalabile e in tempo reale per gli ospedali e le industrie farmaceutiche per eseguire sia diagnosi in vitro, sia trattamenti personalizzati, per i pazienti che soffrono di una condizione neurologica.
“La scansione senza lenti sostituisce l'ottica tradizionale con il calcolo, creando una nuova serie di sfide di ottimizzazione che la nostra squadra era entusiasta di affrontare”, ha detto Sally Epstein, responsabile di tecnologia strategica della Cambridge Consultants. “Siamo orgogliosi di essere in prima linea nello sviluppo di tecnologia cervello-su-un-chip e di scansione neuronale, al punto in cui chi ha la giusta combinazione di visione, esperienza e potenza di calcolo può sbloccare miglioramenti radicali“.
La società di consulenza dice che la potenza più veloce di elaborazione sosterrà lo sviluppo di nuovi trattamenti per malattie come il Parkinson e l'Alzheimer.
“Combinando l'esperienza di Cambridge Consultants, con la potenza di calcolo di NVIDIA, diventa possibile elaborare in tempo reale le comunicazioni neurali”, ha detto Thibault Honegger, presidente e direttore scientifico di NETRI. “Questo può segnare un cambiamento di paradigma nella valutazione degli aspetti funzionali delle reti neurali in vitro. Con questo livello di risoluzione, saremo in grado di misurare con precisione la salute della rete, in relazione alle condizioni neurologiche e alle potenzialità di recupero”.
Fonte: Photonics Media (> English text) - Traduzione di Franco Pellizzari.
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