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Cet ordinateur cyborg doté de vrais organes explose les tests de Machine Learning

Des chercheurs sont parvenus à transformer un cerveau artificiel créé à partir de cellules souches humaines avec une puce électronique, et le résultat est incroyable. Ce « Brainoware » surpasse les performances des réseaux de neurones artificiels pour le Machine Learning ! Le début d’une révolution ?

Malgré les incroyables avancées technologiques dans le domaine du Machine Learning, l’intelligence artificielle reste loin derrière le cerveau humain dans plusieurs domaines.

Tout au long de la journée, notre cerveau apprend et s’adapte en ne dépensant que 20 watts d’énergie. En comparaison, un réseau de neurones artificiel a besoin de 8 millions de watts pour atteindre un résultat comparable.

Autre avantage du cerveau humain : la plasticité neurale. C’est cette capacité à développer de nouveaux tissus nerveux et à étendre les canaux de connexion existants qui lui ont conféré une capacité à apprendre à partir de flux de données bruyants et de basse qualité, avec un entraînement et une dépense d’énergie minimes.

Ce que les systèmes IA accomplissent avec de la force brute et une quantité massive d’énergie, le cerveau l’atteint sans le moindre effort.

Ceci est le fruit d’un héritage de milliards d’années d’essais et d’erreurs, qui ont mené notre cerveau à son niveau actuel de performances.

Pourtant, dans l’absolu, cet organe demeure un ordinateur surpuissant qui se contente de répondre aux signaux électriques transmis par nos sens.

Et si la vraie clé de l’intelligence artificielle était la fusion entre l’ordinateur et le cerveau humain ? S’il était possible de placer un encéphale dans un bocal et de le brancher pour remplacer les puces de Machine Learning ?

Le Brainoware : un minuscule cerveau artificiel monté sur une puce

C’est ce qu’ont voulu tenter des scientifiques de l’Université de l’Indiana, qui ont réussi à cultiver un minuscule « organoïde » similaire au cerveau à partir de cellules souches humaines dans une boîte de pétri.

Cette technique existait déjà, et les cellules cérébrales ainsi créées ont tendance à s’organiser de manière autonome en structures utiles de la même manière qu’un cerveau en développement.

Toutefois, nous sommes entrés dans l’ère du « biocomputing » avec la possibilité de connecter de tels organes artificiels avec des ordinateurs.

Déjà en 2022, la startup Cortical Labs avait choqué le monde entier en cultivant 800 000 cellules cérébrales dans un substrat de silicone pour créer le « DishBrain » et en lui apprenant à jouer au jeu vidéo Pong.

À présent, les chercheurs de l’Indiana University viennent d’adopter une approche innovante en en montant leur organoïde de moins d’un nanomètre de diamètre à une puce informatique.

Ceci permet aux cellules souches de s’organiser en une structure 3D, et l’hypothèse de l’équipe était que le cerveau artificiel en résultant serait plus intelligent.

Plus précisément, ils étaient convaincus que cette capacité à s’arranger d’une manière naturelle permettrait aux neurones de présenter davantage de « complexité, de connectivité, de neuroplasticité et de neurogenèse ».

La puce quant à elle est capable d’envoyer des signaux électriques à l’organoïde, et de lire les signaux électriques provenant de son activité neuronale.

Ce système a été nommé « Brainoware », et les scientifiques l’ont ensuite traité comme une puce de Machine Learning. Ils l’ont placé dans un framework de « reservoir computing » et l’ont connecté à un ordinateur.

Des performances de Machine Learning à couper le souffle

Ils se sont ensuite assurés qu’il répondait aux signaux électriques de façon non-linéaire, ont vérifié qu’il avait de la mémoire, et ont déterminé comment le nourrir de données spatiales. Par la suite, ils ont commencé des tests d’apprentissage automatique non-supervisé.

Cette expérience a permis de démontrer le potentiel de ce cerveau artificiel en tant que puce organique pour le Machine Learning. L’ordinateur cyborg est capable d’effectuer des tâches en un temps record.

Ils se sont focalisés sur deux catégories de tâches. D’abord, la reconnaissance de discours avec 240 clips audio d’hommes adultes parlant japonais convertis en signaux électriques.

brainoware reconnaissance discours

Dès le premier jour, le Brainoware est parvenu à distinguer les voix de huit personnes différentes à partir d’un seul son de voyelle avec un taux de réussite de 51%. Deux jours plus tard, son taux de succès avait passé la barre des 78%.

Dans un second temps, les chercheurs se sont concentrés sur des tâches de mathématiques. Ils ont demandé à la puce organique de « prédire une carte de Hénon, à savoir un système dynamique non-linéaire avec un comportement chaotique ».

Ceci a nécessité une couche supplémentaire d’abstraction, car la carte 2D doit être convertie en signal électrique spatiotemporel monodimensionnel tous les 200 points pour pouvoir être utilisé pour nourrir le tissu cérébral.

Là encore, en seulement deux jours, son taux de réussite est passé de 0,356 à 0.812. En comparaison avec des réseaux de neurones artificiels classiques, le Brainoware s’est révélé nettement plus performant et a permis de réduire le temps d’entraînement à hauteur de 90%.

Le futur des puces électroniques ?

Face à ces résultats impressionnants, les scientifiques ont conclu que les organoïdes de cerveau humain en trois dimensions comme celui-ci peuvent bel et bien servir de réseaux de neurones fonctionnels.

Il pourrait s’agir d’un tout nouveau type de hardware de Machine Learning, et résoudre les problèmes liés à la consommation de temps et d’énergie ou à la production de chaleur liée aux puces traditionnelles.

À l’avenir, les chercheurs comptent ajouter des électrodes au tissu cérébral du Brainoware pour permettre l’accès à un plus grand nombre de neurones que la version actuelle où seul l’extérieur du cerveau est utilisé.

Néanmoins, cette technologie présente aussi ses limites. Pour l’exploiter à grande échelle, il serait nécessaire de cultiver massivement les cellules cérébrales, et de les garder vivantes et en bonne santé.

Il ne s’agit clairement pas d’une contrainte qu’un fabricant de puces comme Nvidia pourrait respecter. De plus, les performances peuvent fortement varier entre deux cerveaux artificiels… potentiellement selon l’intelligence de l’humain dont les cellules sont issues.

Une technologie qui soulève d’importants problèmes éthiques

En outre, même si ces puces organoïdes consomment très peu d’énergie lorsqu’elles fonctionnent, le système permettant de les maintenir en vie contrebalance largement cet avantage. Les chercheurs espèrent toutefois que de nouvelles technologies moins énergivores seront développées rapidement.

Restent les questions éthiques que soulève la création de micro-cerveaux à partir de cerveaux humains et leur connexion à des ordinateurs. L’équipe note qu’il est « essentiel que la communauté examine la myriade de problèmes neuro-éthiques qui entourent les systèmes de biocomputing incorporant les tissus de neurones humains ».

Néanmoins, même si « il faudra peut-être des décennies avant que les systèmes de biocomputing généraux puissent être créés », les scientifiques estiment que leur étude « va probablement générer des indications fondamentales sur les mécanismes d’apprentissage, le développement neuronal, et les implications des maladies neurodégénératives ».

Vous savez maintenant que votre cerveau pourrait bien finir dans un bocal connecté à un PC… pour plus d’informations sur cette expérience scientifique, consultez l’étude complète dans le journal Nature Electronics en suivant ce lien !

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