Feng Guo, professeur agrégé d’ingénierie des systèmes intelligents à la Luddy School of Informatics, Computing and Engineering de l’Université d’Indiana, s’attaque aux limites techniques du matériel informatique d’intelligence artificielle en développant un nouveau système informatique hybride, surnommé « Brainoware » – qui combine du matériel électronique avec des organoïdes du cerveau humain.
Les techniques avancées d’IA, telles que l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, alimentées par des puces informatiques spécialisées en silicium, consomment d’énormes quantités d’énergie. C’est pourquoi les ingénieurs ont conçu des systèmes informatiques neuromorphiques, calqués sur la structure et le fonctionnement d’un cerveau humain, pour améliorer les performances et l’efficacité de ces technologies. Cependant, ces systèmes sont encore limités dans leur capacité à imiter pleinement les fonctions cérébrales, car la plupart reposent sur des principes électroniques numériques.
En réponse, Guo et une équipe de chercheurs de l’IU, dont l’étudiant diplômé Hongwei Cai, ont développé un système informatique neuromorphique hybride qui monte un organoïde cérébral sur un test multiélectrode pour recevoir et envoyer des informations. Les organoïdes cérébraux sont des cultures de cellules 3D de type cerveau dérivées de cellules souches et caractérisées par différents types de cellules cérébrales, notamment les neurones et les cellules gliales, et par des structures de type cerveau telles que les zones ventriculaires.
« Brainoware utilise un organoïde du cerveau humain comme réservoir vivant adaptatif pour effectuer un apprentissage non supervisé en traitant les informations spatio-temporelles via la neuroplasticité de l’organoïde cérébral », a déclaré Guo. « Notre approche permet de faire progresser l’informatique de l’IA, car les organoïdes fournissent des réseaux neuronaux biologiques d’une certaine complexité, ainsi qu’une faible consommation d’énergie et un apprentissage rapide. »
Les travaux de l’équipe sont publiés dans Électronique naturelle.
En développant son système informatique hybride, l’équipe a démontré le potentiel majeur des organoïdes cérébraux pour faire progresser les capacités du calcul de réservoir, un type de réseau neuronal artificiel basé sur l’idée de capturer et de mémoriser des informations sur la base d’une séquence de stimulations électriques. Au cours d’une série de tests, Brainoware a pu reconnaître rapidement des modèles de parole et réaliser des équations mathématiques non linéaires complexes.
« Grâce à un entraînement par stimulation électrique, nous avons pu distinguer les voyelles d’un individu d’un groupe de locuteurs », a déclaré Guo. « Grâce à la formation, nous avons déclenché un apprentissage non supervisé des systèmes informatiques hybrides. »
Guo a reçu plusieurs subventions majeures ces dernières années pour ses travaux révolutionnaires sur la technologie des laboratoires sur puce dotés de l’IA et d’un patch de détection des surdoses d’opioïdes. Son laboratoire se concentre actuellement sur le développement de systèmes biomédicaux intelligents grâce à l’innovation de l’IA, des dispositifs, des capteurs et des systèmes pour les applications des sciences de la vie et de la médecine translationnelle.
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