La retina artificial requiere un chip de computadora muy pequeño con muchos electrodos metálicos sobresalientes que registran la actividad de las neuronas a su alrededor y crean un mapa de tipos de células.
Luego, toda esta información se utiliza para transmitir datos visuales desde una cámara al cerebro. El ojo, desafortunadamente, produce tantos datos durante la grabación que la electrónica se calienta demasiado.
Este es uno de los muchos desafíos que se interponen en el camino, pero los investigadores de la Universidad de Stanford pueden haber encontrado la clave para resolverlo.
EJ Chichilnisky, profesor en los departamentos de Neurocirugía y Oftalmología, quien forma parte del equipo de Retina Artificial de Stanford, ha comentado que los chips necesarios para construir una retina artificial de alta calidad esencialmente freirían el tejido humano con el que están tratando de interactuar.
Es por esto que los miembros del equipo, incluidos Chichilnisky y sus colaboradores en los departamentos de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación de Stanford, han anunciado una forma de solucionar ese problema.
La idea se resumiría en comprimir significativamente las cantidades masivas de datos visuales que crean todas esas neuronas en el ojo. De hecho, los expertos discuten su avance en un estudio publicado en IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems.
Allí se ha explicado que las neuronas de la retina, para transmitir datos visuales, envían impulsos eléctricos al cerebro conocidos como picos. El problema es que la retina digital necesita registrar y decodificar esos picos para comprender las propiedades de las neuronas.
Por supuesto, eso genera mucho calor en el proceso de digitalización, incluso con cientos de electrodos utilizados en los prototipos actuales. Entonces, la primera retina digital verdadera necesitará tener decenas de miles de electrodos, lo que complicará aún más el problema.
Comprensión visual utilizando menos datos
Boris Murmann, profesor de Ingeniería Eléctrica en el proyecto de Retina Artificial, ha dicho que el equipo ha encontrado una manera de extraer el mismo nivel de comprensión visual utilizando menos datos.
El equipo, al comprender mejor qué muestras de señal son importantes y cuáles se pueden ignorar, ha podido reducir la cantidad de datos visuales que deben procesarse.
Para los investigadores, el caso sería como estar en una fiesta tratando de extraer una sola conversación coherente en medio del ruido de una habitación llena de gente; algunas voces importarían mucho, pero la mayoría son ruidosas y pueden ignorarse.
“Comprimimos los datos siendo más selectivos, ignorando el ruido y las muestras de referencia y digitalizando solo los picos únicos”.
La digitalización y la compresión se realizaban por separado anteriormente, lo que provocaba una gran cantidad de almacenamiento y transferencia de datos visuales adicionales.
Subhasish Mitra, profesor de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación, además de miembro del equipo, ha expresado que la innovación inserta técnicas de compresión en el proceso de digitalización y, por lo tanto, este enfoque conserva la información más útil y es más fácil de implementar en hardware.
Reduciendo significativamente los datos
Dante Muratore, un investigador postdoctoral que participa el equipo, ha señalado que el proceso es sorprendente y conceptualmente directo.
Dijo que cada espiga tiene su propia forma de onda que ayuda a los investigadores a determinar qué tipo de célula la produjo, un conocimiento clave en la retina, donde las diferentes células tienen diferentes funciones.
Entonces, cada vez que dos o más electrodos en la retina artificial registran muestras de señales idénticas, se trata como una “colisión”, eliminando efectivamente los datos. Así, las colisiones pueden ser ignoradas de forma segura.
Además, cada vez que un único electrodo registra una muestra de señal única, se considera que tiene un valor alto y se almacena para su posterior procesamiento.
“Al probar su enfoque, los investigadores dicen que su método eficiente de recopilación de datos pierde solo el 5 % de las células, pero reduce los datos adquiridos en 40 veces”.
Ante esto, los investigadores creen que se trata del primer paso para un día de chips implantables eficientes y de funcionamiento fresco que funcionarían, no solo en el ojo, sino en otras interfaces llamadas cerebro-máquina “neuroprostéticas”.
Estas interfaces convertirían los impulsos nerviosos en señales de computadora. Las aplicaciones pueden incluir máquinas controladas por el cerebro que restauran el movimiento de los paralíticos y oyen a los sordos, o que abren nuevos enfoques que ayudan a la memoria, alivian enfermedades mentales o mejoran los vehículos autónomos.
Para Muratore, este es un paso importante que algún día podría permitir a los expertos construir una retina digital con más de 10 mil canales.