Des chercheurs de l’Institut des molécules et des matériaux de l’Université Radboud, aux Pays-Bas, ont démontré qu’un réseau complexe de réactions chimiques auto-organisées peut effectuer diverses tâches de calcul, telles que la classification non linéaire et la prédiction de dynamiques complexes.
Le domaine de l’informatique moléculaire intéresse les chercheurs qui souhaitent exploiter la puissance de calcul des systèmes chimiques et biologiques. Dans ces systèmes, les réactions chimiques ou les processus moléculaires agissent comme un ordinateur réservoir, transformant les entrées en sorties de grande dimension.
La recherche, Publié dans Naturea été dirigé par le professeur Wilhelm Huck de l’Université Radboud.
Les chercheurs ont exploité le potentiel des réseaux chimiques et biologiques en raison de leurs capacités de calcul complexes. Cependant, la mise en œuvre de l’informatique moléculaire présente des défis en termes d’ingénierie et de conception.
Au lieu d’essayer de concevoir des systèmes moléculaires pour effectuer des tâches informatiques spécifiques, le professeur Huck et son équipe étudient comment des systèmes chimiques naturellement complexes peuvent présenter des propriétés informatiques émergentes.
« Je m’intéresse beaucoup aux forces chimiques qui ont conduit à l’origine de la vie. Dans ce contexte, nous recherchons des mécanismes par lesquels l’évolution chimique peut façonner les propriétés de mélanges de réactions complexes. Cette recherche nous a amenés à réfléchir à la manière dont les systèmes moléculaires peuvent traiter l’information », a-t-il expliqué à Phys.org.
La réaction de formose
La réaction de formose est une réaction chimique qui synthétise des sucres à partir de formaldéhyde en présence d’un catalyseur, l’hydroxyde de calcium. Cette réaction a été choisie en raison de ses propriétés uniques.
Le professeur Huck explique : « Bien que la chimie puisse paraître complexe pour les non-initiés, la plupart des séquences de réactions sont plutôt linéaires. La réaction de formose est le seul exemple d’un réseau réactionnel auto-organisé avec une topologie hautement non linéaire, contenant de nombreuses boucles de rétroaction positives et négatives. »
En d’autres termes, la réaction n’est pas simple et produit plusieurs composés intermédiaires qui réagissent à leur tour pour former de nouveaux composés. Ces réactions dynamiques peuvent donner naissance à un ensemble diversifié d’espèces chimiques et sont de nature non linéaire.
De plus, le réseau comprend des boucles de rétroaction positives qui amplifient les résultats des réactions et des boucles de rétroaction négatives qui atténuent les résultats des réactions.
Le réseau est dit « auto-organisé » car il évolue naturellement et réagit aux apports chimiques sans nécessiter d’intervention externe, produisant une gamme diversifiée de résultats.
Les capacités de calcul émergent des propriétés inhérentes au réseau plutôt que d’être explicitement programmées, ce qui rend le calcul très flexible.
Mise en œuvre de l’ordinateur de réservoir
Les chercheurs ont utilisé un réacteur à cuve agitée continue (CSTR) pour mettre en œuvre la réaction de formose. Les concentrations d’entrée de quatre réactifs (formaldéhyde, dihydroxyacétone, hydroxyde de sodium et chlorure de calcium) sont contrôlées pour moduler le comportement du réseau réactionnel.
La molécule de sortie est identifiée à l’aide d’un spectromètre de masse, qui permet de suivre jusqu’à 106 molécules. Cette configuration peut être utilisée pour effectuer des calculs, les concentrations de réactifs étant la valeur d’entrée de toute fonction devant être calculée.
Mais d’abord, le système doit être formé pour trouver le résultat de ce calcul, ce qui est fait à l’aide d’un ensemble de poids.
« Nous devons trouver un ensemble de pondérations qui convertit les traces dans le spectromètre de masse en valeur correcte du calcul. Il s’agit d’un problème de régression linéaire et il est simple à calculer. Une fois cela fait, l’ordinateur du réservoir calcule le résultat de cette fonction pour toute nouvelle entrée », a expliqué le professeur Huck.
Les pondérations sont des coefficients qui déterminent l’influence de chaque entrée sur la sortie. Cette étape de formation est essentielle car elle permet au réservoir d’apprendre et de prédire comment les changements d’entrée affectent la sortie afin qu’il puisse prédire la sortie pour un nouvel ensemble d’entrées.
Capacités de calcul
Les chercheurs ont utilisé l’ordinateur réservoir pour effectuer plusieurs tâches. La première consistait à effectuer des tâches de classification non linéaire. L’ordinateur réservoir pouvait émuler toutes les portes logiques booléennes et même s’attaquer à des classifications plus complexes comme XOR, les vérificateurs, les cercles et les fonctions sinusoïdales.
L’équipe a également montré qu’elle pouvait prédire le comportement d’un modèle de réseau métabolique complexe d’E. coli, en capturant avec précision les réponses linéaires et non linéaires aux entrées fluctuantes sur différentes plages de concentration.
En outre, le système a démontré sa capacité à prévoir les états futurs d’un système chaotique (l’attracteur de Lorenz), en prédisant avec précision deux des trois dimensions d’entrée plusieurs heures à l’avance.
L’équipe de recherche a également découvert que certaines espèces chimiques du système présentent une mémoire à court terme, conservant des informations sur les entrées passées.
Ils ont également démontré une preuve de concept pour une lecture entièrement chimique utilisant des réactions colorimétriques, montrant comment l’état du système pouvait être interprété sans dispositifs de mesure électroniques.
En d’autres termes, l’état du système pourrait être interprété à l’aide des changements de couleur résultant des réactions chimiques, éliminant ainsi le besoin d’appareils de mesure électroniques.
Origines de la vie, informatique neuromorphique et au-delà
Cette nouvelle approche de l’informatique moléculaire pourrait combler le fossé entre les systèmes artificiels et les capacités de traitement de l’information des cellules vivantes.
Il suggère une approche plus évolutive et plus flexible de l’informatique moléculaire, ouvrant des possibilités de création de systèmes chimiques autonomes capables de traiter des informations et de répondre à leur environnement sans contrôle électronique externe.
Le professeur Huck a exprimé l’intérêt de son équipe pour ce domaine, en déclarant : « Pouvons-nous intégrer l’informatique de réservoir dans des systèmes chimiques qui détectent leur environnement, traitent ces informations et prennent les mesures appropriées ?
« Cela nécessiterait de coupler le réservoir à d’autres éléments capables de traduire la production chimique du cerveau en une forme de réponse mécanique ou en une interaction avec des cellules vivantes, par exemple. »
Cette recherche a également des implications intéressantes sur l’origine de la vie. Les propriétés informatiques émergentes de ce système chimique relativement simple pourraient fournir des informations sur la manière dont les premiers systèmes biologiques ont pu développer des capacités de traitement de l’information.
Le professeur Huck a mentionné que c’était sa principale motivation pour étudier le calcul des réservoirs.
L’équipe de recherche voit également un potentiel dans l’informatique neuromorphique, qui imite la structure neuronale et le fonctionnement du cerveau humain pour améliorer l’efficacité et la puissance de calcul.
« Nous sommes très intéressés par l’exploration des limites technologiques de la puissance de calcul de l’ordinateur à réservoir formose – il s’agit d’une recherche en cours en collaboration avec IBM Zurich. L’informatique à réservoir est un exemple d’informatique neuromorphique, qui suscite un intérêt car elle devrait consommer moins d’énergie que les ordinateurs conventionnels », explique le professeur Huck.
Plus d’information:
Mathieu G. Baltussen et al, Calcul de réservoir chimique dans un réseau réactionnel auto-organisé, Nature (2024). DOI: 10.1038/s41586-024-07567-x
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