La puissante capacité de traitement de l’information du cerveau peut être largement attribuée aux microcircuits neuronaux établis par les schémas de connectivité synaptique. La manière précise dont la connectivité neurosynaptique donne lieu à des fonctions cognitives d’ordre supérieur telles que l’apprentissage et la mémoire reste insaisissable. Cependant, un indice important est que la connectivité neuronale est spatialement clairsemée et dynamique. Dans une nouvelle recherche menée par l’Université de Sydney, l’apprentissage et la mémoire sont démontrés dans un substrat physique unique doté de ces propriétés.
Vue d’ensemble du dispositif de réseau à nanofils et configuration pour l’apprentissage supervisé, l’apprentissage par renforcement physique et le protocole de tâche N-Back. Crédit image : Loeffler et al., doi : 10.1126/sciadv.adg3289.
Les réseaux de nanofils sont un type de nanotechnologie généralement constitué de minuscules fils d’argent hautement conducteurs, invisibles à l’œil nu, recouverts d’un matériau plastique, qui sont dispersés les uns sur les autres comme un maillage.
Les fils imitent les aspects de la structure physique en réseau d’un cerveau humain.
Les progrès des réseaux de nanofils pourraient annoncer de nombreuses applications du monde réel, telles que l’amélioration de la robotique ou des dispositifs de détection qui doivent prendre des décisions rapides dans des environnements imprévisibles.
“Dans cette recherche, nous avons découvert que la fonction cognitive d’ordre supérieur, que nous associons normalement au cerveau humain, peut être imitée dans du matériel non biologique”, a déclaré le Dr Alon Loeffler de l’Université de Sydney, premier auteur de l’étude.
“Ce travail s’appuie sur nos recherches précédentes dans lesquelles nous avons montré comment la nanotechnologie pourrait être utilisée pour construire un appareil électrique inspiré du cerveau avec des circuits de type réseau neuronal et une signalisation de type synapse.”
“Nos travaux actuels ouvrent la voie à la réplication de l’apprentissage et de la mémoire de type cérébral dans des systèmes matériels non biologiques et suggèrent que la nature sous-jacente de l’intelligence de type cérébral peut être physique.”
“Le réseau de nanofils est comme un réseau de neurones synthétiques car les nanofils agissent comme des neurones et les endroits où ils se connectent sont analogues aux synapses”, a déclaré le professeur Zdenka Kuncic de l’Université de Sydney, auteurs principaux de l’étude.
“Au lieu de mettre en œuvre une sorte de tâche d’apprentissage automatique, dans cette étude, nous sommes allés plus loin et avons essayé de démontrer que les réseaux de nanofils présentent une sorte de fonction cognitive.”
Pour tester les capacités de leur réseau de nanofils, les auteurs lui ont fait passer un test similaire à une tâche de mémoire courante utilisée dans les expériences de psychologie humaine, appelée tâche N-Back.
Pour une personne, la tâche N-Back peut impliquer de se souvenir d’une image spécifique d’un chat à partir d’une série d’images félines présentées dans une séquence.
Un score N-Back de 7, la moyenne pour les personnes, indique que la personne peut reconnaître la même image qui est apparue sept pas en arrière.
Lorsqu’il est appliqué au réseau de nanofils, les chercheurs ont découvert qu’il pouvait “se souvenir” d’un point final souhaité dans un circuit électrique sept pas en arrière, ce qui signifie un score de 7 dans un test N-Back.
“Ce que nous avons fait ici, c’est manipuler les tensions des électrodes d’extrémité pour forcer les voies à changer, plutôt que de laisser le réseau faire sa propre chose”, a déclaré le Dr Loeffler.
“Nous avons forcé les sentiers à aller là où nous voulions qu’ils aillent.”
“Lorsque nous avons mis en œuvre cela, sa mémoire avait une précision beaucoup plus élevée et n’a pas vraiment diminué avec le temps, ce qui suggère que nous avons trouvé un moyen de renforcer les voies pour les pousser là où nous les voulons, puis le réseau s’en souvient.”
“Les neuroscientifiques pensent que c’est ainsi que fonctionne le cerveau, certaines connexions synaptiques se renforcent tandis que d’autres s’affaiblissent, et on pense que c’est ainsi que nous nous souvenons préférentiellement de certaines choses, comment nous apprenons, etc.”
Lorsque le réseau de nanofils est constamment renforcé, il atteint un point où ce renforcement n’est plus nécessaire car l’information est consolidée en mémoire.
“C’est un peu comme la différence entre la mémoire à long terme et la mémoire à court terme dans notre cerveau”, a déclaré le professeur Kuncic.
“Si nous voulons nous souvenir de quelque chose pendant une longue période, nous devons vraiment continuer à entraîner notre cerveau pour consolider cela, sinon cela s’estompe avec le temps.”
“Une tâche a montré que le réseau de nanofils peut stocker jusqu’à sept éléments en mémoire à des niveaux nettement supérieurs au hasard sans formation de renforcement et une précision presque parfaite avec formation de renforcement.”
Un article sur les résultats a été publié dans la revue Avancées scientifiques.
_____
Alon Löffler et al. 2023. Apprentissage neuromorphique, mémoire de travail et métaplasticité dans les réseaux de nanofils. Avancées scientifiques 9 (16); doi : 10.1126/sciadv.adg3289
