Des chercheurs développent un patch informatique étirable alimenté par l’IA

Un nouveau patch informatique semblable à de la peau, développé à la Pritzker School of Molecular Engineering de l’Université de Chicago (UChicago PME), peut analyser des données de santé à l’aide de l’intelligence artificielle d’une manière sans précédent. Contrairement aux dispositifs portables actuels, il effectue ses calculs d’IA directement sur le corps, en quelques millisecondes seulement, sans dépendre d’une connexion sans fil.

Alors que votre montre connectée actuelle peut suivre votre rythme cardiaque ou vos mouvements, elle n’analyse pas ce qu’elle trouve. L’analyse se fait ailleurs, après avoir transféré les données vers un serveur externe. Dans certaines situations – comme la détection d’une fibrillation ventriculaire du cœur – ce décalage de quelques secondes pour communiquer avec le serveur est trop long.

Le nouveau dispositif, conçu et testé en collaboration avec des chercheurs du laboratoire national d’Argonne, a été rendu possible grâce au développement de procédés de fabrication permettant d’imprimer des transistors organiques électrochimiques sur des surfaces flexibles.

« L’avenir que nous essayons de réaliser, c’est de rendre les dispositifs portables et implantables plus intelligents, » a déclaré Sihong Wang, professeur associé en génie moléculaire à l’UChicago PME et co-auteur principal de la nouvelle étude, publiée dans Nature Electronics. « Cela aide les gens à avoir un médecin personnel et instantané intégré dans leurs appareils. »

Fabrication de transistors extensibles

Depuis des années, le laboratoire de Wang travaille à créer des composants électroniques capables de s’étirer et de se plier comme la peau humaine, dans le but ultime de créer des appareils intelligents qui adhèrent aux tissus humains. Le groupe avait déjà développé des méthodes pour fabriquer des réseaux de transistors étirables et un écran OLED extensible.

Dans ces nouveaux travaux, Wang et ses collègues ont entrepris de construire un circuit neuromorphique extensible – un vaste réseau de transistors capable d’analyser des données de santé. Des travaux antérieurs avaient démontré que le concept était théoriquement possible avec un petit nombre de transistors, mais n’avaient pas encore atteint une échelle pratique.

Les transistors que l’équipe souhaitait utiliser, appelés transistors organiques électrochimiques, fonctionnent différemment de ceux d’une puce informatique standard. Ils traitent l’information en utilisant à la fois le courant électrique et le mouvement des ions à travers une couche d’électrolyte gélatineuse. Les électrolytes confèrent à chaque transistor une mémoire intégrée, leur permettant de stocker des valeurs numériques de manière stable dans le temps, un peu comme une synapse dans le cerveau peut être renforcée ou affaiblie pour encoder un schéma appris.

Cependant, ces composants présentaient un défi de fabrication. La couche de surface flexible est sensible à la chaleur et aux solvants, et ne peut donc pas être fabriquée avec les techniques standard de production de puces. Parallèlement, la couche d’électrolyte gélatineuse a tendance à se déplacer comme un liquide, fusionnant avec les dispositifs voisins et provoquant des courts-circuits.

« Ce que nous devions demander, c’était si nous pouvions utiliser ou modifier les propriétés de ces polymères pour les rendre compatibles avec la photolithographie – la principale méthode de structuration utilisée dans l’industrie de la microélectronique, » a expliqué Wang.

L’équipe a résolu le problème en concevant un nouveau type de gel polymère pouvant être durci en motifs précis par exposition à la lumière ultraviolette. Le résultat est une méthode de fabrication capable de produire 10 000 transistors organiques électrochimiques par centimètre carré.

« En tant qu’informaticiens, nous avons l’habitude de considérer un poids de réseau de neurones comme un simple nombre, » a déclaré Zixuan Zhao, étudiant diplômé à l’UChicago CS et co-premier auteur de l’étude. « Dans le matériel, c’est une matière – avec variabilité, historique et limites physiques. Le défi était de garder ces contraintes à l’esprit et de calculer avec suffisamment de précision pour être utile. »

Sauver des vies avec un calcul ultra-rapide

Pour tester l’utilité des nouveaux dispositifs, l’équipe de Wang a utilisé l’un de ses nouveaux réseaux extensibles pour exécuter un algorithme pré-entraîné conçu pour aider à traiter la fibrillation ventriculaire. Cette tempête électrique dangereuse du cœur peut être mortelle et est le plus souvent traitée par un choc de défibrillateur standard qui délivre une décharge massive d’électricité à l’ensemble du cœur. Les chercheurs ont proposé un traitement plus précis : cartographier les ondes électriques anormales lorsqu’elles se déplacent dans le cœur et délivrer de petites impulsions précises juste devant elles avant qu’elles ne puissent se propager.

Cependant, l’obstacle était le temps. Les fronts d’onde traversent le cœur si rapidement que l’analyse entière doit être achevée en quelques millisecondes – bien trop vite pour que les données soient transmises vers un ordinateur externe et inversement.

« C’est une situation où il n’est pas possible d’avoir un calcul à distance. Cela prend tout simplement trop de temps, » a déclaré Wang. « Mais si vous avez un dispositif de calcul capable d’effectuer l’analyse à l’intérieur du corps, cela pourrait être possible. »

En utilisant de réelles données de cartographie cardiaque provenant d’un cœur humain de donneur, l’équipe a montré que le réseau extensible pouvait localiser les positions des fronts d’onde avec une précision de 99,6 %, même lorsque le dispositif était étiré à plus d’une fois et demie sa longueur normale.

Dans une autre démonstration, un réseau neuronal encodé dans le réseau a analysé une combinaison de signes vitaux et de données de santé personnelles – incluant le taux de cholestérol, la glycémie, la fréquence cardiaque maximale et les lectures ECG – pour évaluer le risque d’infarctus chez un patient, atteignant une précision de 83,5 %.

Wang considère ce réseau de calcul comme un composant d’une plateforme de santé entièrement intégrée et compatible avec le corps. Son laboratoire travaille maintenant à associer le réseau de calcul avec des composants de communication sans fil extensibles et des capteurs améliorés, en vue de créer un système capable de détecter, analyser et répondre aux données de santé de manière entièrement intégrée.

« Au lieu d’envoyer des données vers un serveur distant, nous pouvons commencer à leur donner un sens là où la vie se déroule, » a déclaré Fangfang Xia, informaticienne au laboratoire national d’Argonne et co-auteur principal de l’étude.

Article : A large-scale stretchable neuromorphic circuit for on-body edge computing – Journal : Nature Electronics – DOI : Lien vers l’étude

Source : Chicago U.