Une nouvelle ère pour l'informatique inspirée du cerveau
Les technologies informatiques ont atteint un niveau sans précédent de rapidité et de puissance de calcul, ce qui leur permet de simuler certaines régions du cerveau et certains comportements des animaux. Mais pour émuler réellement l'intelligence animale, l'énergie exigée par ces systèmes croît de manière exponentielle. Le cerveau contient un nombre extrêmement élevé de synapses et les neurones sont plastiques et adaptatifs. Il est frappant de remarquer que le cerveau est structuré comme un système en évolution où les synapses apparaissent, se renforcent, s'affaiblissent et finissent par mourir. Pour l'essentiel, ces processus reconfigurent la connectivité neuronale et permettent au réseau neuronal d'élaborer des réponses motrices et comportementales adaptées aux entrées environnementales. Depuis des années, la mise en œuvre des réseaux neuronaux artificiels s'est faite sous la forme de logiciels exécutés par des ordinateurs classiques. Récemment, des schémas de calcul neuromorphique sont apparus. Ils utilisent des dispositifs électroniques nanométriques capables de simuler les propriétés des neurones et des synapses. Un système bio-hybride intégrant des neurones artificiels et naturels Le projet RAMP, financé par l'UE, s'est proposé de développer un système bio-hybride interfaçant des réseaux de neurones artificiels à des neurones biologiques. «Notre idée était d'exploiter les propriétés intrinsèques des neurones et des synapses réels, ainsi que leur organisation en circuits neuronaux», explique le coordinateur du projet, le professeur Vassanelli. Les neurones artificiels ont été formulés sous la forme de micropuces de silicium et reliés physiquement aux neurones naturels par l'intermédiaire de transducteurs électriques, pour former une neuropuce bio-hybride. Comme les neurones sont des cellules excitables électriquement actives, les transducteurs peuvent enregistrer leur activité électrique ou faciliter leur simulation. À cette fin, les chercheurs ont exploité l'une des technologies les plus prometteuses, le capteur memristor intégratif (MIS), qui peut fonctionner comme un capteur neuronal intelligent en détectant et codant simultanément les signaux électriques afin d'établir une communication avec des neurones réels. Pour émuler le comportement naturel des synapses, ils ont créé des MIS capables de coder et compresser l'activité neuronale de pointe. Les signaux enregistrés à partir des neurones par des électrodes extracellulaires conventionnelles sont transmis au MIS, qui capte les pointes neuronales et les code en tant que modifications de la résistance interne, de la même manière que ce qui se produit dans des synapses réelles. «Que ce soit dans le cas du MIS ou des synapses, ces modifications individuelles de la résistance sont intégrées au fil du temps au moment de l'arrivée d'une succession de pointes», poursuit le professeur Vassanelli. Parallèlement, pour reproduire dans la partie artificielle du dispositif bio-hybride ce qui se passe dans les synapses réelles, où la connectivité dépend de l'activité neuronale, les scientifiques ont généré des algorithmes s'inspirant de la neurobiologie. En substance, le nombre de connexions entre les neurones artificiels était une fonction de l'activité émulant la plasticité du cerveau. Les applications futures Les MIS constituent des outils précieux pour explorer les mécanismes cérébraux et lire l'activité du cerveau. Le suivi de l'activité des cellules neuronales est fondamental pour les neurosciences, mais le traitement en temps réel des données neuronales impose des exigences restrictives sur la bande passante, l'énergie et les capacités de calcul. Les dispositifs memristifs consomment peu d'énergie pour effectuer le codage, ce qui permet de surmonter ce goulet d'étranglement. Il sera ainsi possible de mieux comprendre la base physiologique du traitement de l'information dans les circuits neuronaux réels. Sur le long terme, ces éléments pourraient être utilisés pour créer des neuroprothèses innovantes telles que des implants cérébraux, où des circuits neuromorphiques artificiels remplacent ou assistent des réseaux cérébraux natifs. Ces prothèses pourraient être utilisées pour des patients présentant des troubles neurologiques, à des fins de traitement et de rééducation. Pour accélérer le développement, les partenaires de RAMP ont conçu un moyen pour que les neurones et les MIS puissent communiquer par Internet. Cette réalisation ouvre des perspectives révolutionnaires pour bâtir des réseaux neuroélectroniques à l'échelle européenne. Globalement, le système RAMP constitue une première validation du principe selon lequel les neurones peuvent interagir avec des dispositifs nanoélectroniques memristifs partageant des règles similaires en matière de mémoire et de plasticité. Les demandes de brevet et les start-ups qui ont vu le jour au cours du projet témoignent du caractère innovant de RAMP. RAMP a été officiellement financé par le programme Technologies futures et émergentes (FET) de la Commission européenne.
Mots‑clés
Neurones, plasticité du cerveau, réseaux neuronaux, RAMP, memristif
