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sindbad001
13/10/2013, 19h26
Un grand pas a été franchi dans la création de l’intelligence artificielle par les chercheurs du Caltech (California Institute of Technology), mais cette fois il ne s’agit pas de robot ou de puce en silicone, mais bien de tube à éprouvette.
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Les chercheurs du Caltech sont les premiers à avoir créé un réseau de neurones artificiels à partir de brins d’ADN, créant un circuit de molécules interactives qui peuvent faire appel à la mémoire, cherchant à reproduire les comportements du cerveau, notamment déduire une réponse, de surcroît correcte, sur la base d’informations fragmentées, comme le cerveau le peut.
« Le cerveau est incroyable », explique Lulu Qian, postdoctorant en bio-ingénierie et principal auteur de l’article consacré à ce travail paru dans la revue Nature (http://www.nature.com/), le 21 juillet dernier. « Il nous permet de reconnaître des schémas d’événements, des formes de mémoire, de prendre des décisions et de passer à l’action. Aussi nous nous demandions si, au lieu d’avoir un réseau physique de cellules neuronales connectées, une « soupe » - ensemble de molécules interagissant entre elles - pouvait avoir un comportement semblable au cerveau. La réponse est oui ».
Quatre neurones artificiels
Les chercheurs ont choisi un jeu dans lequel le réseau neuronal - quatre neurones artificiels faits de 112 brins d’ADN distincts - essaye d’identifier un mystérieux scientifique. En premier lieu, on a donné au réseau neuronal artificiel des éléments de réponse se rapportant à quatre questions oui-non. Les chercheurs ont « entraîné » le réseau à reconnaître les quatre scientifiques, dont les identités sont chacune représentées par un ensemble unique et spécifique de réponses aux quatre questions « oui-non » (selon le principe 1001, oui à la première, non à la seconde, non à la troisième, oui à la quatrième).
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Ces questions étaient les suivantes : le scientifique est-il britannique ? Est-il né au XXe siècle ? Est-il mathématicien ? A-t-il travaillé sur les réseaux neuronaux ?… En entrant seulement « oui » pour la Q3 et « non » pour la Q4, par exemple, le réseau neuronal est capable de déduire 0 1 1 0, et le scientifique X qui correspond à ce portrait. Après avoir désigné un des quatre scientifiques mystère, le joueur humain fournit un jeu incomplet de questions qui identifient partiellement ledit scientifique mystère. Puis transmet ces indices au réseau neuronal artificiel en laissant tomber les brins ADN qui correspondent aux réponses dans l’éprouvette.
En communiquant par un signal fluorescent, le réseau identifie alors le scientifique mystère que le joueur a retenu. Les chercheurs ont joué à ce jeu avec le réseau artificiel en utilisant 27 combinaisons différentes d’entrées incomplètes sur un total de 81 combinaisons, et le réseau a répondu correctement chaque fois.
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Les chercheurs ont basé leur réseau neuronal sur un modèle simple s’appuyant sur la fonction linéaire de seuil. « Ce modèle est une ultra simplification du modèle réel », explique un des auteurs de l’article de Nature, « néanmoins c’est le bon ! ».
Huit heures pour répondre
« Les systèmes biochimiques d’intelligence artificielle avec des capacités décisionnelles basiques pourraient avoir de puissantes applications en médecine, chimie, et en recherche biologique », a déclaré Caltech dans un communiqué.
A l’avenir de tels systèmes pourraient opérer avec des cellules, aidant à répondre à certaines questions biologiques fondamentales ou à diagnostiquer certaines pathologies. Des processus biochimiques qui peuvent répondre intelligemment à la présence d’autres molécules permettent aux scientifiques de produire de nouvelles structures chimiques bien plus complexes, molécule par molécule.
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Le cerveau humain contient 100 milliards de neurones, mais créer un réseau artificiel avec juste 40 neurones - soit dix fois plus que dans cette expérience - serait déjà un défi énorme, selon les chercheurs du Caltech.
Il faut admettre deux bémols : le système est lent, l’éprouvette a mis huit heures à identifier chaque scientifique mystère. Les cellules sont aussi incapables de se diviser et de se renouer dans une chaîne ADN différente après avoir fait leur travail, donc le jeu ne peut être mené qu’une seule fois. Mais dans le futur, peut-être verra-t-on un jour un réseau neuronal artificiel capable d’apprendre à améliorer ses performances après plusieurs jeux successifs ou d’apprendre de nouveaux souvenirs après été confronté à de nouvelles situations.