Des chercheurs de l’Université de Tohoku (Japon) ont réalisé une avancée majeure en montrant qu’un « cerveau artificiel » cultivé en laboratoire est capable de considérablement améliorer le traitement des données chronologiques en exploitant un concept appelé « calcul par réservoir ». Cette étude apporte entre autres de nouvelles connaissances clés sur le fonctionnement des réseaux neuronaux, un domaine de recherche d’actualité.
Le cerveau humain est l’un des systèmes les plus sophistiqués et puissants connus à ce jour. Avec ses milliards de neurones interconnectés, il est capable de traiter en temps réel d’énormes quantités de données, nous permettant de percevoir notre environnement et de diriger nos actions.
Cette capacité de traitement exceptionnelle de l’information a inspiré les scientifiques à se plonger dans les mécanismes cérébraux. Une récente étude s’est ainsi penchée sur les capacités de traitement des données chronologiques des cerveaux artificiels — plus exactement d’organoïdes composés de neurones cultivés à partir de cellules provenant du cortex cérébral de rats. Les résultats ont été publiés dans la revue Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).
Le cerveau humain : une architecture modulaire pour un traitement complexe de l’information
Le cerveau, chef-d’œuvre de l’évolution, est doté d’une structure complexe et organisée qui lui permet d’accomplir des tâches cognitives diverses. Une caractéristique clé de cette architecture est sa nature modulaire. En effet, le cerveau s’organise sous forme de multiples modules interconnectés, où les neurones forment des groupes chargés de réaliser des fonctions spécifiques, comme le contrôle du corps, par exemple.
Cette organisation modulaire permet à l’organe de traiter efficacement différentes tâches, telles que la perception sensorielle, le contrôle moteur et les processus cognitifs supérieurs. Chaque module contribue de manière spécifique au traitement de l’information, créant ainsi un réseau neuronal complexe et interdépendant. Cette structure du cerveau est l’un des éléments clés qui fascinent les chercheurs et inspirent le développement de systèmes d’intelligence artificielle innovants.
Le calcul par réservoir : une approche intéressante pour le traitement des données chronologiques
Le calcul par réservoir, une méthode de calcul inspirée du fonctionnement du cerveau humain, a été utilisé avec succès dans le cadre de ce projet de recherche. Ce concept repose sur l’idée d’utiliser un « réservoir » composé d’un grand nombre de nœuds interconnectés, simulant ainsi les interactions entre les neurones du cerveau. Le réservoir transforme les signaux d’entrée en une représentation plus complexe et abstraite.
Dans ce projet, cette technique a été utilisée pour décoder les réponses neuronales enregistrées à partir du cerveau artificiel cultivé en laboratoire. Dans un premier temps, les chercheurs ont d’abord tenté d’enregistrer l’activité neuronale du cerveau artificiel. Pour ce faire, ils se sont servis de l’imagerie calcique fluorescente et de l’optogénétique, une technique consistant à contrôler l’activité cellulaire grâce à la lumière. Ensuite, à l’aide du calcul par réservoir, ils ont analysé les réponses neuronales obtenues. L’objectif était d’identifier, dans ces données, des modèles et des caractéristiques spécifiques liés à la capacité du cerveau artificiel à classer les séries chronologiques — comme reconnaître des chiffres prononcés.
Des résultats prometteurs
Les résultats de l’étude ont été stupéfiants. Le cerveau artificiel a montré des capacités de mémorisation numérique à court terme : il était capable de conserver des informations durant plusieurs centaines de millisecondes. C’était essentiel pour effectuer des tâches de classification de séries chronologiques.
Les chercheurs ont également constaté que plus la modularité était élevée, plus les performances de classification étaient élevées. Cela signifie que la structure modulaire du cerveau artificiel a joué un rôle clé dans sa capacité de traitement de l’information. De plus, le cerveau cultivé a démontré une bonne aptitude à filtrer les informations et à optimiser ses performances de classification.
Cette recherche a ainsi permis aux scientifiques de mieux comprendre les processus cognitifs liés au traitement d’informations. Elle ouvre également la voie au développement de nouveaux dispositifs informatiques, notamment des processeurs basés sur le calcul par réservoir exploitant des neurones biologiques.