Eveline van Doremaele a obtenu son doctorat avec mention au département de génie mécanique.

Les systèmes informatiques actuels sont très performants pour effectuer des calculs exacts. Mais comme nous utilisons de plus en plus d’applications basées sur l’IA, nous avons également besoin de systèmes plus efficaces, capables de traiter des données en temps réel avec la même précision. Eveline van Doremaele, chercheuse à la TU/e (Eindhoven University of Technology, Pays-Bas), travaille sur une nouvelle génération d’ordinateurs, inspirés du cerveau humain. De plus, elle a utilisé des matériaux organiques pour la puce unique qu’elle a développée avec l’informatique neuromorphique, ce qui signifie qu’elle est capable d’interagir avec notre corps. Elle a soutenu sa thèse le 25 mai.

Voitures autonomes, reconnaissance faciale, reconnaissance du langage : autant d’applications basées sur l’intelligence artificielle. Pour les rendre possibles, les systèmes informatiques doivent s’adapter à un environnement de plus en plus dynamique et être capables de traiter des données non structurées et imparfaites. Les réseaux neuronaux artificiels actuels fonctionnent bien, mais présentent aussi des inconvénients importants. Par exemple, ils consomment beaucoup d’énergie et mettent relativement longtemps à effectuer des calculs complexes.

C’est pourquoi Eveline van Doremaele, chercheuse à la TU/e, a travaillé ces dernières années sur une nouvelle génération de systèmes informatiques, en développant une puce intelligente qui peut être utilisée pour une variété d’applications dans le corps humain. Le jeudi 25 mai, elle a soutenu sa thèse avec mention au département de génie mécanique.

Imiter le cerveau

« Nous portons en nous un système parfait pour effectuer des tâches complexes », explique Mme Van Doremaele en touchant brièvement sa tête, qui est restée « allumée » pendant quatre ans. « Notre cerveau gère très bien les incertitudes et travaille très efficacement dans des circonstances changeantes. Cela est principalement dû à la capacité du cerveau à exécuter des processus et des calculs en même temps, ainsi qu’à apprendre sur la base d’expériences antérieures. C’est exactement ce dont nous avons besoin pour les applications de l’IA ».

Il n’est pas étonnant que l’informatique neuromorphique – qui consiste à imiter la structure et le fonctionnement de notre cerveau dans un système informatique – soit en plein essor depuis quelques années, explique Eveline van Doremaele. « Efficace sur le plan énergétique, rapide et dynamique, notre cerveau montre comment un système informatique parfait devrait fonctionner, ce qui constitue une énorme source d’inspiration pour notre groupe et d’autres scientifiques. Nous passons à l’étape suivante en essayant de développer un dispositif centré sur l’interaction auto-apprenante entre les personnes et les machines. »

« Les exemples incluent un bras prothétique intelligent que vous pouvez connecter à votre corps et auquel vous pouvez apprendre à saisir un stylo grâce à des neurones artificiels, une puce qui utilise différents capteurs en même temps pour détecter une cellule cancéreuse circulante parmi des millions de cellules normales, et un stimulateur cardiaque qui peut s’adapter à un cœur vieillissant. Une fois la technologie mise en place, les applications sont infinies ».

Système d’auto-apprentissage

Pour fabriquer une telle puce, Eveline Van Doremaele s’est mis à la recherche de matériaux appropriés qui se prêtent à la programmation et qui sont bien acceptés par notre corps. Ses recherches montrent que les polymères organiques conducteurs, de longues molécules qui laissent passer le courant électrique, sont très efficaces à cet égard. « Pour que le système puisse s’auto-apprendre, il est essentiel que la résistance du dispositif soit variable. C’est également ce qui se passe dans notre cerveau : lorsque vous apprenez quelque chose plus souvent, la connexion entre les cellules neuronales se renforce. L’utilisation d’ions nous permet de faire varier la résistance, mais nous voulons aussi que la connexion soit permanente », explique-t-elle.

Des connexions plus faibles

« Jusqu’à présent, l’utilisation de matériaux dans lesquels les connexions s’affaiblissent avec le temps était courante dans notre domaine », poursuit la doctorante. « Dans le cas d’une prothèse de bras, cela signifierait qu’au bout d’un mois, vous ne sauriez plus, par exemple, comment prendre un stylo.

« Le P-3O, le matériau ambipolaire que nous avons testé, est unique : il est capable de faire varier la résistance et de conserver la connexion créée. Il fonctionne aussi bien avec un électrolyte liquide, comme dans un environnement aqueux à l’intérieur du corps, qu’avec un électrolyte solide, un gel d’ions. En reliant les cellules entre elles, nous pouvons créer des circuits complexes présentant certaines caractéristiques. Cela s’avère utile pour mesurer des signaux faibles, tels que de minuscules mouvements musculaires, ou des signaux entourés de beaucoup de bruit, tels que les battements du cœur ».

Mesure d’échantillons de sueur

Bien que de nombreuses recherches supplémentaires soient nécessaires pour réaliser des mesures complexes, Eveline Van Doremaele a déjà utilisé l’informatique neuromorphique pour mettre au point un biocapteur capable d’analyser des échantillons de sueur de sujets testés afin de détecter la présence de la maladie héréditaire qu’est la mucoviscidose. « À l’aide de différents capteurs, la puce peut mesurer la teneur en potassium et en chlore de la sueur. Nous avons demandé au système de faire des prédictions pour chaque échantillon de sueur. Si la prédiction était erronée, j’appuyais sur un bouton et le système se corrigeait. Au final, le biocapteur n’a donné que des réponses correctes. Il a donc appris d’une manière unique, comme un neurone dans le cerveau humain. Nous disposons ainsi d’une base sur laquelle nous pouvons nous appuyer ».

Plutôt unique

Mme Van Doremaele a remarqué que son travail suscitait beaucoup d’intérêt. « L’IA est pratiquement omniprésente et le sera de plus en plus. Mais le problème de l’énergie augmente également, car les centres de données consomment d’énormes quantités d’énergie. Il est donc essentiel de trouver des systèmes informatiques alternatifs. L’intérêt que nous portons aux matériaux organiques pour les applications biomédicales à auto-apprentissage est tout à fait unique ».

« Il n’y a qu’une poignée de groupes qui travaillent sur ce sujet, souvent dans le cadre de projets conjoints. Compte tenu de la nature pluridisciplinaire du projet, nous avons également établi des contacts sur le campus. En recherchant des collègues ayant des antécédents différents et en partageant beaucoup de connaissances, je suis devenu le lien entre les instituts de recherche TU/e EAISI (intelligence artificielle) et ICMS (systèmes moléculaires complexes). Un doctorat peut parfois être solitaire, mais j’ai une reconnaissance colossale dans ma thèse pour le prouver ».

https://research.tue.nl/files/296757352/20230525_Doremaele_van_st.pdf

https://www.tue.nl/en/news-and-events/news-overview/26-05-2023-a-smart-chip-based-on-the-human-brain

https://www.cursor.tue.nl/en/news/2023/mei/week-4/home-stretch-smart-chip-in-your-body/