Intelligence artificielle: une puce conçue pour simuler l'activité cérébrale

Pendant de nombreuses décennies, les scientifiques ont rêvé de créer un système informatique capable de reproduire le talent du cerveau humain pour explorer de nouveaux défis.

Les scientifiques du Massachusetts Institute of Technology ont maintenant fait un pas important vers cet objectif en développant une puce informatique qui imite le mécanisme d'adaptation des neurones du cerveau en réponse à de nouvelles informations. Ce phénomène, connu sous le nom de plasticité, est considéré par les scientifiques sous-tend de nombreuses fonctions cérébrales, y compris l'apprentissage et la mémoire.

Environ 400 transistors et une puce de silicium peuvent simuler l'activité d'une synapse cérébrale unique - une connexion entre deux neurones, ce qui facilite le transfert d'informations d'un neurone à l'autre. Les chercheurs s'attendent à ce que cette puce aide les neuroscientifiques à en apprendre beaucoup plus sur le travail du cerveau, et puisse également être utilisée dans le développement de prothèses neurales, telles que la rétine artificielle, a déclaré le chef de projet Chi-Sang-poon.

Simulation de synapses

Dans le cerveau, il y a environ 100 milliards de neurones, dont chacun forme des synapses avec un grand nombre d'autres neurones. Synapse - l'écart entre deux neurones (neurones présynaptiques et postsynaptiques). Le neurone présynaptique sécrète des neurotransmetteurs tels que le glutamate et le GABA, qui se lient aux récepteurs de la membrane postsynaptique de la cellule, activant les canaux ioniques. L'ouverture et la fermeture de ces canaux entraîne un changement du potentiel électrique de la cellule. Si le potentiel change suffisamment, la cellule déclenche une impulsion électrique appelée potentiel d'action.

Toute l'activité synaptique dépend des canaux ioniques, qui contrôlent le flux des ions chargés, tels que le sodium, le potassium et le calcium. Ces canaux sont également essentiels dans deux processus connus sous le nom de potentialisation à long terme (LTP) et de dépression à long terme (LLC), qui renforcent et affaiblissent respectivement les synapses.

Les scientifiques ont développé leur propre puce informatique, de sorte que les transistors peuvent imiter l'activité de divers canaux ioniques. Alors que la plupart des puces fonctionnent en mode binaire - "on / off", les courants électriques sur la nouvelle puce circulent à travers les transistors en mode analogique. Le gradient du potentiel électrique fait circuler le flux à travers les transistors de la même manière que les ions traversent les canaux ioniques dans la cellule.

"Nous pouvons ajuster les paramètres de circuit pour la concentration sur un canal ionique spécifique", explique Poon. "Maintenant, nous avons un moyen de capturer chaque processus ionique qui se passe dans le neurone."

La nouvelle puce est un « progrès important dans les efforts déployés à l'étude des neurones biologiques et la plasticité synaptique dans la puce CMOS [métal-oxyde-semiconducteur complémentaire] », explique 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 de modélisation de fonctions neuronales spécifiques, comme un système de traitement visuel. De tels systèmes pourraient être beaucoup plus rapides que les ordinateurs numériques. Même sur des systèmes informatiques performants, des heures ou des jours sont nécessaires pour simuler des circuits cérébraux simples. Avec le système de puce analogique, la simulation est plus rapide que dans les systèmes biologiques.

Une autre application potentielle de ces puces, ajustement de l'interaction avec les systèmes biologiques, tels que la rétine artificielle et le cerveau. À l'avenir, ces puces peuvent devenir des blocs standard pour les dispositifs d'intelligence artificielle, dit Poon.