Intelligence artificielle: une puce a été mise au point pour imiter l'activité cérébrale.

Depuis des décennies, les scientifiques rêvent de créer un système informatique capable de reproduire le talent du cerveau humain pour apprendre de nouveaux problèmes.

Des scientifiques du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont franchi une étape majeure vers cet objectif en développant une puce informatique qui imite la façon dont les neurones du cerveau s'adaptent à de nouvelles informations. Ce phénomène, appelé plasticité, serait à la base de nombreuses fonctions cérébrales, notamment l'apprentissage et la mémoire.

Dotée d'environ 400 transistors, la puce de silicium peut imiter l'activité d'une seule synapse cérébrale – la connexion entre deux neurones qui facilite le transfert d'informations d'un neurone à l'autre. Les chercheurs espèrent que cette puce permettra aux neuroscientifiques d'en apprendre davantage sur le fonctionnement du cerveau et pourrait également servir au développement de prothèses neuronales telles que des rétines artificielles, explique Chi-Sang Poon, chef du projet.

Modélisation des synapses

Le cerveau compte environ 100 milliards de neurones, chacun formant des synapses avec de nombreux autres neurones. Une synapse est l'espace entre deux neurones (neurones présynaptiques et postsynaptiques). Le neurone présynaptique libère des neurotransmetteurs tels que le glutamate et le GABA, qui se lient aux récepteurs de la membrane postsynaptique de la cellule, activant ainsi les canaux ioniques. L'ouverture et la fermeture de ces canaux modifient le potentiel électrique de la cellule. Si ce potentiel change suffisamment, la cellule déclenche une impulsion électrique appelée potentiel d'action.

Toute activité synaptique dépend des canaux ioniques, qui contrôlent le flux d'ions chargés tels que le sodium, le potassium et le calcium. Ces canaux jouent également un rôle clé dans deux processus appelés potentialisation à long terme (LTP) et dépression à long terme (LTD), qui renforcent et affaiblissent respectivement les synapses.

Les scientifiques ont conçu leur puce informatique de manière à ce que les transistors puissent imiter l'activité de différents canaux ioniques. Alors que la plupart des puces fonctionnent en mode binaire marche/arrêt, les courants électriques de la nouvelle puce traversent les transistors en mode analogique. Un gradient de potentiel électrique fait circuler le courant à travers les transistors de la même manière que les ions circulent dans les canaux ioniques d'une cellule.

« Nous pouvons ajuster les paramètres du circuit pour cibler un canal ionique particulier », explique Poon. « Nous disposons désormais d'un moyen de capturer chaque processus ionique qui se produit dans un neurone. »

La nouvelle puce représente « une avancée significative dans les efforts visant à étudier les neurones biologiques et la plasticité synaptique sur une puce CMOS [complémentaire métal-oxyde-semiconducteur] », déclare Dean Buonomano, professeur de neurobiologie à l'Université de Californie à Los Angeles, ajoutant que « le niveau de réalisme biologique est impressionnant.

Les scientifiques prévoient d'utiliser leur puce pour créer des systèmes permettant de simuler des fonctions neuronales spécifiques, comme le système de traitement visuel. De tels systèmes pourraient être bien plus rapides que les ordinateurs numériques. Même les systèmes informatiques hautes performances mettent des heures, voire des jours, à simuler des circuits cérébraux simples. Grâce au système analogique de la puce, les simulations sont plus rapides que celles des systèmes biologiques.

Une autre utilisation potentielle de ces puces est la personnalisation des interactions avec les systèmes biologiques, tels que les rétines et les cerveaux artificiels. À l'avenir, ces puces pourraient devenir des éléments de base pour les dispositifs d'intelligence artificielle, explique Poon.