Le réseau neuronal du cerveau (à gauche) est imité par un réseau de nanofils (à droite), dont la recherche a montré qu’il peut apprendre et se souvenir comme un cerveau humain.
Les réseaux de nanofils imitent la structure en réseau du cerveau humain. Mais peuvent-ils apprendre et se souvenir comme un cerveau humain ? De nouvelles recherches indiquent que oui.
La puissante capacité du cerveau à traiter les informations est largement attribuable au réseau de connexions formé par les neurones et les synapses. Si nous comprenons une grande partie du fonctionnement du cerveau, certains aspects, tels que les fonctions cognitives supérieures comme l’apprentissage et la mémoire, restent insaisissables.
Les réseaux de nanofils, qui relèvent de la nanotechnologie, sont généralement constitués de fils d’argent hautement conducteurs, invisibles à l’œil nu, recouverts d’une matière plastique et formés en maille ou treillis (mesh). Les nanofils s’auto-assemblent pour former un réseau dynamique et complexe qui intègre la mémoire et le traitement, à l’instar de ce que l’on observe dans le cerveau.
Aujourd’hui, une équipe internationale, dirigée par des chercheurs de l’université de Sydney, a prouvé à quel point les nanofils sont similaires au cerveau humain.
« Ce réseau de nanofils ressemble à un réseau neuronal synthétique, car les nanofils agissent comme des neurones et les endroits où ils se connectent les uns aux autres sont analogues aux synapses », explique Zdenka Kuncic, coauteur de l’étude.
Pour déterminer dans quelle mesure les nanofils démontrent un fonctionnement cognitif, les chercheurs ont fait passer une version d’un test utilisé pour évaluer la mémoire de travail humaine, appelé « test de recul » ou « n-back test »
La tâche n-back est une tâche de performance continue couramment utilisée comme évaluation en psychologie et en neurosciences cognitives pour mesurer une partie de la mémoire de travail et de la capacité de la mémoire de travail
Ce test consiste à montrer à des humains une série de lettres ou d’images présentées dans une séquence. Pour chaque élément de la séquence, ils doivent déterminer s’il correspond à l’élément présenté « n » éléments plus tôt. Un score n-back de sept est moyen, indiquant qu’une personne peut reconnaître l’élément qui est apparu sept fois auparavant.
Pour le NWN (Nanowire Network ou Réseau de Nanofils), les chercheurs ont modifié le test n-back en sous-tâches réalisables. Pour administrer le test, les chercheurs ont guidé les voies du NWN là où ils le souhaitaient.
« Ce que nous avons fait ici, c’est manipuler les tensions des électrodes terminales pour forcer les voies à changer, plutôt que de laisser le réseau faire ce qu’il veut », explique Alon Loeffler, auteur principal de l’étude. « Nous avons forcé les voies à aller là où nous voulions qu’elles aillent ».
Les chercheurs ont constaté que le fait de diriger les voies du NWN améliorait sa capacité de mémorisation et sa précision.
« Lorsque nous avons mis cela en œuvre, sa mémoire était beaucoup plus précise et ne diminuait pas vraiment avec le temps, ce qui suggère que nous avons trouvé un moyen de renforcer les voies pour les pousser vers l’endroit voulu, et que le réseau s’en souvient ensuite », a déclaré Alon Loeffler.
La preuve a été apportée par les tests. Lorsque les chercheurs ont soumis le réseau de nanofils à un n-back test modifié, ils ont constaté qu’il était capable de « se souvenir » d’un point d’arrivée souhaité dans un circuit électrique sept pas en arrière, ce qui est comparable à la mémoire humaine.
Selon les chercheurs, après avoir constamment renforcé le NWN, celui-ci atteint un point où la mémoire devient fixe et ne nécessite plus de renforcement.
« C’est un peu comme la différence entre la mémoire à long terme et la mémoire à court terme dans notre cerveau », explique Zdenka Kuncic. « Si nous voulons nous souvenir de quelque chose pendant une longue période, nous devons vraiment continuer à entraîner notre cerveau pour consolider ce souvenir, sinon il s’efface au fil du temps.
Les chercheurs affirment que leur étude démontre que les réseaux de neurones peuvent fonctionner de la même manière que le cerveau humain et qu’ils pourraient être utilisés pour améliorer la robotique ou les dispositifs de détection qui doivent prendre des décisions rapidement.
« Dans cette recherche, nous avons découvert que les fonctions cognitives d’ordre supérieur, que nous associons normalement au cerveau humain, peuvent être émulées dans du matériel non biologique », a précisé Alon Loeffler. « Nos travaux actuels ouvrent la voie à la reproduction d’un apprentissage et d’une mémoire de type cérébral dans des systèmes matériels non biologiques et suggèrent que la nature sous-jacente de l’intelligence de type cérébral pourrait être physique.
