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28 Mai, 2024

Des bio-ordinateurs à cellules cérébrales vivantes « s’entraînent » avec de la dopamine

Des bio-ordinateurs à cellules cérébrales vivantes « s’entraînent » avec de la dopamine

Quatre organoïdes de cerveau humain, comprenant chacun environ 10 000 cellules cérébrales humaines vivantes, sont connectés à un réseau bio-informatique.

Les méthodes actuelles d’apprentissage de l’intelligence artificielle consomment des quantités colossales d’énergie, alors que le cerveau humain n’en consomme que 20 W. La startup suisse FinalSpark vend désormais l’accès à des bio-ordinateurs cyborg, comportant jusqu’à quatre organoïdes cérébraux humains vivants connectés à des puces de silicium.

Le cerveau humain communique en lui-même et avec le reste du corps principalement par le biais de signaux électriques ; les images, les sons et les sensations sont tous convertis en impulsions électriques avant que notre cerveau ne puisse les percevoir. Le tissu cérébral est donc hautement compatible avec les puces de silicium, du moins tant qu’il reste en vie.

Pour la neuroplateforme de FinalSpark, des organoïdes cérébraux comprenant environ 10 000 neurones vivants sont cultivés à partir de cellules souches. Ces petites boules d’environ 0,5 mm de diamètre sont maintenues dans des incubateurs à une température proche de celle du corps, alimentées en eau et en nutriments et protégées de toute contamination bactérienne ou virale, et elles sont reliées à un circuit électrique par une série de minuscules électrodes.

Organoïde sphérique de cellules cérébrales

Ces électrodes bidirectionnelles peuvent envoyer des impulsions électriques dans les organoïdes cérébraux et mesurer les réponses qui en sortent. C’est tout ce dont vous avez besoin pour commencer à tirer parti des plus grandes machines à calculer de la nature : les neurones ont l’habitude de rechercher des modèles, de l’ordre et de la prévisibilité.

Vous pouvez créer un environnement virtuel pour eux, avec la possibilité d’effectuer des actions et d’en percevoir les résultats, uniquement à l’aide de stimulations électriques. Vous pouvez les récompenser par des stimuli prévisibles et les « punir » par des stimuli chaotiques, et observer la rapidité avec laquelle ils se recâblent pour devenir aptes à s’orienter vers ces récompenses.

Ce principe a déjà été décrit avec des puces électroniques intégrant des cellules cérébrales, notamment sur l’appareil australien DishBrain de Cortical Labs, qui utilise 800 000 cellules cérébrales humaines cultivées sur des puces de silicium. Le DishBrain a réussi à apprendre à jouer au Pong en cinq minutes environ et a démontré des capacités impressionnantes en tant qu’outil d’apprentissage automatique super efficace, attirant même des fonds militaires pour la poursuite de la recherche.

Les puces électroniques doivent être maintenues en vie avec des fluides et des nutriments, dans des conditions stériles et à température contrôlée

L’équipe de FinalSpark utilise des organoïdes plus petits, reliés en réseaux, et ajoute un nouvel élément, à savoir la possibilité d’inonder les organoïdes d’hormones de récompense comme la dopamine lorsqu’ils ont fait du bon travail.

« Nous encapsulons la dopamine dans une cage moléculaire, invisible au départ pour l’organoïde », a expliqué le cofondateur, le Dr Fred Jordan, à Techopedia l’année dernière. Lorsque nous voulons « récompenser » l’organoïde, nous l’exposons à des fréquences lumineuses spécifiques. Cette lumière ouvre la cage, libérant la dopamine et fournissant le stimulus voulu à l’organoïde ».

Il s’agit là d’un domaine de recherche tout à fait étrange, qui met certainement certaines personnes mal à l’aise. Mais Fred Jordan rappelle que l’homme utilise depuis longtemps des êtres vivants pour effectuer des travaux, qu’il s’agisse de la levure qui brasse notre bière ou des chevaux qui tirent les charrues dans nos champs.

Les neurones biologiques forment, renforcent, affaiblissent et suppriment constamment des connexions au fur et à mesure qu’ils apprennent, inspirant ainsi les ordinateurs neuronaux à base de silicium.

Ces objets sont-ils sensibles ? Personne ne le sait vraiment – et pour une plongée en profondeur dans l’éthique épineuse de tout ce domaine de l' »informatique humide », vous devriez absolument consulter notre entretien approfondi avec Brett Kagan de Cortical Labs, qui doit se débattre avec des questions philosophiques assez folles dans le cadre de son travail quotidien.

Mais ils pourraient certainement s’avérer utiles, à la fois comme plateformes d’apprentissage machine cyborg ultra-efficaces et comme nouveaux outils remarquables pour tester les effets de divers médicaments sur les capacités de traitement de l’information du cerveau.

La Neuroplatform de FinalSpark place la bioinformatique en milieu humide (wetware biocomputing) dans un format accessible dans le Cloud, permettant aux chercheurs et aux utilisateurs commerciaux d’acheter du temps avec les puces cérébrales, ainsi qu’un logiciel basé sur Python avec lequel interagir avec les dispositifs. L’entreprise maintiendra les organoïdes cérébraux en vie et en bonne santé aussi longtemps que possible, et vous pourrez leur donner des choses à faire.

La neuroplateforme FinalSpark pour la bio-informatique des organoïdes cérébraux

Il s’agit d’un domaine très récent ; le GPT-5 ne sera certainement pas entraîné à l’aide de cellules cérébrales humaines. Mais ces ordinateurs naturels sont si incroyablement efficaces – jusqu’à un milliard de fois plus économes en énergie que les puces en silicium – que FinalSpark pense qu’ils pourraient jouer un rôle dans l’atténuation du changement climatique.

Les ordinateurs neuronaux actuels consomment tellement d’énergie pour former de grands modèles d’IA qu’Elon Musk, entre autres, a prédit que les centres de traitement de données connaîtraient bientôt des pénuries d’énergie. Si les bio-ordinateurs cyborgs pouvaient réduire radicalement cette consommation d’énergie, ils pourraient certainement apporter leur contribution, mais ils sont encore loin d’atteindre la taille d’un seul GPU, sans parler des grappes de plusieurs milliards de dollars que les géants de l’IA sont en train d’accumuler.

https://finalspark.com