Une nouvelle étude montre que les organoïdes cérébraux, des amas de cellules cérébrales humaines cultivées en boîte, peuvent être reliés à une puce électronique et effectuer des tâches informatiques simples. Feng Guo et son équipe de l'université de l'Indiana à Bloomington ont créé un organoïde cérébral à partir de cellules souches, l'ont relié à une puce électronique et ont connecté leur installation, connue sous le nom de Brainoware, à un outil d'intelligence artificielle. Ils ont constaté que ce système hybride pouvait traiter, apprendre et mémoriser des informations. Il était même capable d'effectuer une reconnaissance vocale rudimentaire. Ces travaux, publiés dans Nature Electronics, pourraient un jour déboucher sur de nouveaux types de bio-ordinateurs plus efficaces que les ordinateurs classiques.
Depuis des décennies, les scientifiques tentent de construire des ordinateurs basés sur des systèmes biologiques avancés. Selon M. Guo, de tels ordinateurs pourraient permettre de surmonter certains problèmes posés par les ordinateurs à base de silicium, tels que les goulets d'étranglement dans le traitement des données.
Les ordinateurs conventionnels sont bien meilleurs que les cerveaux pour traiter les chiffres, mais les cerveaux humains sont meilleurs pour traiter des informations complexes tout en utilisant relativement peu d'énergie. "Il s'agit de la première démonstration de l'utilisation d'organoïdes cérébraux [pour l'informatique]", déclare Guo. "Il est passionnant de voir les possibilités qu'offrent les organoïdes pour la bio-informatique à l'avenir."
Avec Brainoware, Guo souhaitait utiliser de véritables cellules cérébrales pour envoyer et recevoir des informations. Lorsque les chercheurs ont appliqué une stimulation électrique au système hybride qu'ils avaient construit, Brainoware a réagi à ces signaux et des changements se sont produits dans ses réseaux neuronaux. Selon les chercheurs, ce résultat suggère que le système hybride a traité des informations et qu'il pourrait peut-être même effectuer des tâches informatiques sans supervision.
Guo et ses collègues ont ensuite essayé de voir si Brainoware pouvait effectuer des tâches utiles. Dans un test, ils ont utilisé Brainoware pour essayer de résoudre des équations mathématiques. Ils lui ont également fait passer un test de référence pour la reconnaissance vocale, en utilisant 240 clips audio de huit personnes prononçant des voyelles japonaises. Les clips ont été convertis en signaux électriques et appliqués au système Brainoware. Ce dernier a généré des signaux dans les réseaux neuronaux de l'organoïde cérébral, qui ont ensuite été transmis à un outil d'intelligence artificielle pour le décodage.
Les chercheurs ont constaté que l'organoïde cérébral et le système d'IA pouvaient décoder les signaux des enregistrements audio, ce qui constitue une forme de reconnaissance vocale, explique Guo. "Mais la précision était faible", précise-t-il. Bien que le système se soit amélioré avec l'entraînement, atteignant une précision d'environ 78 %, il était toujours moins précis que les réseaux neuronaux artificiels, selon l'étude.
Lena Smirnova, professeur adjoint de santé publique à l'université Johns Hopkins, souligne que les organoïdes cérébraux n'ont pas la capacité d'entendre véritablement la parole, mais qu'ils présentent simplement une "réaction" aux impulsions de stimulation électrique des clips audio. L'étude n'a pas non plus démontré si Brainoware peut traiter et stocker des informations à long terme ou apprendre des tâches multiples. Générer des cultures de cellules cérébrales en laboratoire et les maintenir suffisamment longtemps pour qu'elles effectuent des calculs est également une entreprise colossale.
Néanmoins, ajoute-t-elle, "il s'agit d'une très bonne démonstration qui montre les capacités des organoïdes cérébraux".
Le résumé de l'article de recherche décrivant les résultats de l'étude est présenté ci-dessous :
Résumé
Le matériel informatique inspiré du cerveau vise à émuler la structure et les principes de fonctionnement du cerveau et pourrait être utilisé pour remédier aux limites actuelles des technologies d'intelligence artificielle. Cependant, les puces en silicium inspirées du cerveau sont encore limitées dans leur capacité à imiter complètement la fonction cérébrale, car la plupart des exemples sont construits sur des principes électroniques numériques. Nous présentons ici une approche matérielle de l'intelligence artificielle qui utilise un calcul de réservoir adaptatif de réseaux neuronaux biologiques dans un organoïde cérébral. Dans cette approche, appelée Brainoware, le calcul est effectué en envoyant et en recevant des informations de l'organoïde cérébral à l'aide d'un réseau multiélectrode à haute densité. L'application d'une stimulation électrique spatiotemporelle permet d'obtenir une dynamique non linéaire et des propriétés de mémoire évanouie, ainsi qu'un apprentissage non supervisé à partir de données d'entraînement en remodelant la connectivité fonctionnelle de l'organoïde. Nous illustrons le potentiel pratique de cette technique en l'utilisant pour la reconnaissance vocale et la prédiction d'équations non linéaires dans le cadre du calcul de réservoir.
Le matériel informatique inspiré du cerveau vise à émuler la structure et les principes de fonctionnement du cerveau et pourrait être utilisé pour remédier aux limites actuelles des technologies d'intelligence artificielle. Cependant, les puces en silicium inspirées du cerveau sont encore limitées dans leur capacité à imiter complètement la fonction cérébrale, car la plupart des exemples sont construits sur des principes électroniques numériques. Nous présentons ici une approche matérielle de l'intelligence artificielle qui utilise un calcul de réservoir adaptatif de réseaux neuronaux biologiques dans un organoïde cérébral. Dans cette approche, appelée Brainoware, le calcul est effectué en envoyant et en recevant des informations de l'organoïde cérébral à l'aide d'un réseau multiélectrode à haute densité. L'application d'une stimulation électrique spatiotemporelle permet d'obtenir une dynamique non linéaire et des propriétés de mémoire évanouie, ainsi qu'un apprentissage non supervisé à partir de données d'entraînement en remodelant la connectivité fonctionnelle de l'organoïde. Nous illustrons le potentiel pratique de cette technique en l'utilisant pour la reconnaissance vocale et la prédiction d'équations non linéaires dans le cadre du calcul de réservoir.
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