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1 Juil, 2024

Des cellules cérébrales vivantes en boîte peuvent désormais apprendre à conduire des robots

Des cellules cérébrales vivantes en boîte peuvent désormais apprendre à conduire des robots

Des organoïdes de cerveau humain reliés à des puces électroniques peuvent désormais apprendre à conduire des robots grâce à une nouvelle interface de bio-informatique. Les images ci-dessus sont purement démonstratives, mais la technologie est légitime.

Des cellules cérébrales vivantes connectées à des organoïdes sur puce peuvent désormais apprendre à conduire des robots, grâce à un système d’interaction intelligente à code source ouvert appelé MetaBOC. Ce projet remarquable vise à réimplanter des cellules cérébrales humaines dans des corps artificiels.

La bio-informatique est l’une des frontières les plus étranges des technologies émergentes, rendue possible par le fait que nos neurones perçoivent le monde et agissent sur lui en utilisant le même langage que les ordinateurs : les signaux électriques. Les cellules du cerveau humain, cultivées en grand nombre sur des puces de silicium, peuvent recevoir des signaux électriques d’un ordinateur, essayer de les comprendre et répondre.

Plus important encore, elles peuvent apprendre. La première fois que nous avons rencontré ce concept, c’était dans le cadre du projet DishBrain de l’université Monash, en Australie. Dans ce qui a dû ressembler à un moment de Dr Frankenstein, les chercheurs ont fait pousser environ 800 000 cellules cérébrales sur une puce, l’ont placée dans un environnement simulé et ont vu cette horrible abomination cyborg apprendre à jouer à Pong en l’espace de cinq minutes environ. Le projet a été rapidement financé par l’armée australienne et a donné naissance à une société appelée Cortical Labs.

Cortical Labs a prototypé des modules informatiques construits à partir de cellules cérébrales humaines et cherche à commercialiser cette intelligence d’apprentissage hybride

Pour Brett Kagan, directeur scientifique de Cortical Labs, il dit que même à un stade précoce, les bio-ordinateurs renforcés par des neurones humains semblent apprendre beaucoup plus vite, en utilisant beaucoup moins d’énergie, que les puces d’apprentissage automatique de l’IA d’aujourd’hui, tout en faisant preuve de « plus d’intuition, de perspicacité et de créativité ». Après tout, notre cerveau ne consomme qu’une petite vingtaine de watts pour faire fonctionner les ordinateurs les plus puissants de la nature.

« Nous avons effectué des tests par rapport à l’apprentissage par renforcement », précise Brett Kagan, « et nous avons constaté qu’en termes de rapidité du nombre d’échantillons que le système doit voir avant de commencer à faire preuve d’un apprentissage significatif, c’est comme de la craie et du fromage ». Les systèmes biologiques, même s’ils sont aussi basiques et bizarres qu’ils le sont actuellement, surpassent encore les meilleurs algorithmes d’apprentissage profond que les gens ont générés. C’est assez incroyable.

L’un des inconvénients – outre une éthique manifestement épineuse – est que les composants du « wetware » doivent être maintenus en vie. Cela signifie qu’il faut les nourrir, les abreuver, contrôler la température et les protéger des germes et des virus. Le record de Cortical en 2023 était d’environ 12 mois.

Quatre organoïdes de cerveau humain, contenant chacun environ 10 000 cellules cérébrales humaines vivantes, connectés à un réseau de bio-informatique dans la Neuroplatform de FinalSpark.

Il existe plusieurs projets similaires à l’université de l’Indiana – où les chercheurs ont laissé les cellules cérébrales s’auto-organiser en un organoïde tridimensionnel en forme de boule, le « Brainoware« , avant de leur implanter des électrodes – et à la startup suisse FinalSpark, qui a commencé à utiliser la dopamine comme mécanisme de récompense pour ses puces de bio-informatique Neuroplatform.

Si c’est la première fois que vous entendez parler de ce type de cerveau sur puce, ne vous laissez pas abattre et lisez quelques-uns de ces liens : ces travaux sont absolument stupéfiants. Aujourd’hui, des chercheurs chinois affirment qu’ils passent à la vitesse supérieure.

Le projet MetaBOC (BOC pour brain-on-chip, bien sûr) réunit des chercheurs du Haihe Laboratory of Brain-Computer Interaction and Human-Computer Integration de l’université de Tianjin et d’autres équipes de la Southern University of Science and Technology.

Principaux composants des technologies de cerveau sur puce, utilement étiquetés en chinois

Il s’agit d’un logiciel libre conçu pour servir d’interface entre les biocomputers à cerveau sur puce et d’autres appareils électroniques, donnant à l’organoïde cérébral la capacité de percevoir le monde par le biais de signaux électroniques, d’agir sur celui-ci par le biais des commandes auxquelles il a accès, et d’apprendre à maîtriser certaines tâches.

L’équipe de Tianjin explique qu’elle utilise des organoïdes en forme de boule, comme l’équipe Brainoware de l’Indiana, car leur structure physique tridimensionnelle leur permet de former des connexions neuronales plus complexes, à l’instar de ce qui se passe dans notre cerveau. Ces organoïdes sont cultivés sous stimulation ultrasonore focalisée de faible intensité, ce qui, selon les chercheurs, semble leur donner une meilleure base intelligente sur laquelle s’appuyer.

Le système MetaBOC tente également de répondre à l’intelligence par l’intelligence, en utilisant des algorithmes d’IA dans le logiciel pour communiquer avec l’intelligence biologique des cellules cérébrales.

L’équipe de Tianjin mentionne spécifiquement la robotique comme objectif d’intégration et fournit les images plutôt ridicules ci-dessus, comme si elle essayait délibérément de saper la crédibilité du travail. Selon l’équipe, un cerveau sur puce peut désormais apprendre à conduire un robot, à comprendre les commandes et à effectuer des tâches telles qu’éviter des obstacles, suivre des cibles ou apprendre à utiliser les bras et les mains pour saisir divers objets.

Comme l’organoïde cérébral ne peut « voir » le monde qu’à travers les signaux électriques qui lui sont fournis, il peut théoriquement s’entraîner à piloter son mini-gundam dans un environnement entièrement simulé, ce qui lui permet d’éviter de tomber et de s’écraser sans mettre en péril son moteur d’intelligence charnue.

Non, les organoïdes ne seront probablement pas si grands pour commencer. Ils auront cependant besoin de toutes sortes d’équipements de soutien, notamment des conduites de fluides et de nutriments, des joints anti-pathogènes, des systèmes de contrôle de la température et de protection contre les chocs

Pour être tout à fait clair, les organoïdes cérébraux roses entièrement exposés dans les images de robots ci-dessus sont des maquettes – des « diagrammes de démonstration de futurs scénarios d’application » – plutôt que des prototypes contrôlés par le cerveau. L’image ci-dessous, de Cortical Labs, est peut-être une meilleure représentation de ce à quoi ressembleront ces types de cerveaux sur puce dans le monde réel.

Le « wetware » de Cortical Labs, particulièrement humide après une séance d’essai.

Quoi qu’il en soit, si vous construisez un petit robot doté de capacités de détection et de motorisation appropriées, nous ne voyons pas pourquoi des cellules cérébrales humaines ne pourraient pas bientôt s’y trouver pour essayer de le piloter.

Nous vivons une époque phénoménale pour la science et la technologie, avec des projets comme Neuralink qui visent à connecter des interfaces informatiques à large bande passante directement à votre cerveau, tandis que des projets comme MetaBOC transforment des cellules cérébrales humaines en ordinateurs, et que l’industrie de l’IA, en plein essor, tente de surpasser le meilleur de l’intelligence biologique avec un étrange fac-similé construit entièrement dans le silicium.

La science et la technologie sont obligées de devenir philosophiques lorsqu’elles se heurtent aux limites de notre compréhension : les cerveaux plats sont-ils conscients ? Les IA sont-elles conscientes ? Il est concevable que les deux finissent par être indiscernables des êtres sensibles dans un avenir proche. Quelle sera l’éthique dans ce cas ? Sont-elles différentes pour les intelligences biologiques et les intelligences basées sur le silicium ?

https://news.tju.edu.cn/info/1005/71608.htm