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Le tissu cérébral sur une puce permet la reconnaissance vocale

by News Team
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Brainoware avec apprentissage non supervisé pour l'informatique IA. unSchéma d'un cadre informatique de réservoir adaptatif utilisant Brainoware. bSchéma du paradigme de la configuration Brainoware qui monte un seul organoïde cérébral sur un MEA haute densité pour recevoir des entrées et envoyer des sorties. cImmunomarquage complet d'organoïdes corticaux montrant des réseaux neuronaux tridimensionnels complexes avec diverses identités de cellules cérébrales (par exemple, neurone mature, MAP2 ; astrocytes GFAP ; neurones au stade précoce de différenciation, TuJ1 ; cellules progénitrices neurales, SOX2). d, Schéma démontrant l'hypothèse d'apprentissage non supervisé de Brainoware en remodelant le BNN pendant l'entraînement, et l'inhibition de l'apprentissage non supervisé après le blocage de la plasticité synaptique. Barre d'échelle, 100 μm. Crédit: Électronique naturelle (2023). DOI : 10.1038/s41928-023-01069-w

Des groupes de cellules cérébrales élevées en laboratoire et connectées à un ordinateur sont capables de résoudre des problèmes élémentaires de reconnaissance vocale et de mathématiques.

Feng Guo, bio-ingénieur au Département d'ingénierie des systèmes intelligents de l'Université d'Indiana à Bloomington, a déclaré que son étude constitue une étape majeure dans la démonstration de la manière dont les réseaux neuronaux informatiques inspirés par le cerveau peuvent faire progresser les capacités de l'intelligence artificielle.

Guo et son équipe ont développé des faisceaux de cellules souches spécialisées qui se sont transformées en neurones, le principal composant du cerveau. Un cerveau typique est constitué de 86 milliards de neurones, chaque neurone étant connecté à jusqu'à 10 000 autres neurones.

La boule de neurones, connue sous le nom d'organoïde, créée dans le laboratoire de Guo mesure moins d'un nanomètre de large. Il était connecté par un réseau d’électrodes à un circuit imprimé, où des algorithmes d’apprentissage automatique décodaient les réponses de l’organoïde.

Les chercheurs ont baptisé leur création Brainoware.

Après une brève période de formation, Brainoware a pu distinguer les voix de huit sujets en fonction de la prononciation variable des voyelles. Le système a atteint un taux de précision de 78 %.

Brainoware a également réussi à prédire une carte de Hénon, une construction mathématique dans le domaine de la dynamique chaotique, avec une plus grande précision qu'un réseau artificiel.

“Il s'agit d'une première démonstration de l'utilisation d'organoïdes cérébraux (pour l'informatique)”, explique Guo. “C'est passionnant de voir les possibilités des organoïdes pour la bioinformatique à l'avenir.”

L’un des principaux avantages de la bioinformatique est son efficacité énergétique. Actuellement, les réseaux de neurones artificiels consomment plusieurs millions de watts d’énergie par jour. Le cerveau humain, quant à lui, n’a besoin que d’environ 20 watts pour fonctionner pendant une journée.

Brainoware est « un pont entre l’IA et les organoïdes », a déclaré Guo. « Les organoïdes sont comme des « mini-cerveaux ».

“Nous voulions poser la question de savoir si nous pouvons exploiter le réseau neuronal biologique au sein de l'organoïde cérébral pour l'informatique. Il s'agit simplement d'une preuve de concept pour montrer que nous pouvons faire le travail”, a déclaré Guo.

Une application future des systèmes de bioinformatique consiste à étudier les maladies neurologiques telles que la maladie d'Alzheimer. La possibilité d’exploiter l’activité cellulaire ouvre également la porte au décodage de l’activité des ondes cérébrales pendant le sommeil et éventuellement à l’enregistrement des rêves.

Des défis demeurent. Parmi eux se trouvera la tâche de maintenir les organoïdes en bonne santé et bien nourris, une tâche 24h/24 et 7j/7.

Et il y a aussi d’autres préoccupations.

“À mesure que la sophistication de ces systèmes organoïdes augmente, il est essentiel que la communauté examine la myriade de problèmes neuroéthiques qui entourent les systèmes de bioinformatique intégrant du tissu neural humain”, a déclaré Guo.

“Il faudra peut-être des décennies avant que des systèmes généraux de bioinformatique puissent être créés, mais cette recherche est susceptible de générer des informations fondamentales sur les mécanismes d'apprentissage, le développement neuronal et les implications cognitives des maladies neurodégénératives.”

“Nous avons un long chemin à parcourir”, a-t-il ajouté.

L'étude a été publiée dans Électronique naturelle.

Plus d'information:
Hongwei Cai et al, Calcul du réservoir organoïde cérébral pour l'intelligence artificielle, Électronique naturelle (2023). DOI : 10.1038/s41928-023-01069-w

Lena Smirnova et al, Calcul de réservoir avec organoïdes cérébraux, Électronique naturelle (2023). DOI : 10.1038/s41928-023-01096-7

© 2023 Réseau Science X

Citation: Le tissu cérébral sur une puce permet la reconnaissance vocale (12 décembre 2023) récupéré le 12 décembre 2023 sur

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