« Brainoware » : des cellules cérébrales fusionnées avec l'IA pourraient reconnaître les voix
Les scientifiques ont trouvé un moyen d’intégrer des cellules vivantes du cerveau humain dans des systèmes informatiques, ce qui pourrait potentiellement rendre obsolète le « A » de l’IA.
Un article de recherche officiellement publié aujourd’hui dans la revue Nature Electronics présente les travaux de scientifiques de l’Université d’Indiana à Bloomington, expliquant un nouveau système baptisé « Brainoware » qui, selon eux, utilise des organoïdes du cerveau humain pour accomplir des tâches avancées d’IA. Ces organoïdes – des masses de cellules ou de tissus cultivés artificiellement qui ressemblent à un organe – sont actuellement montés sur un réseau multiélectrodes à haute densité et sont aujourd’hui assez primitifs. Cependant, les chercheurs espèrent que leur utilisation ouvrira la voie à des bio-ordinateurs capables d’exécuter les mêmes tâches que les ordinateurs, mais avec une consommation d’énergie minimale.
« Un cerveau humain dépense généralement environ 20 watts, alors que le matériel d’IA actuel consomme environ 8 millions de watts, pour piloter un ANN (réseau de neurones artificiels) comparatif », affirme le document de recherche. « Brainoware pourrait fournir des informations supplémentaires pour l’informatique de l’IA, car les organoïdes cérébraux peuvent fournir aux BNN (réseaux de neurones biologiques) complexité, connectivité, neuroplasticité et neurogenèse, ainsi qu’une faible consommation d’énergie et un apprentissage rapide. »
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« Le cerveau humain consomme beaucoup moins d’énergie et apprend beaucoup plus vite, c’est pourquoi certains chercheurs considèrent la bioinformatique comme la voie à suivre », a écrit Michael Le Page sur Twitter en mars, tout en soulignant que pousser ce domaine à ses limites pourrait soulever des questions épineuses.
et la communauté scientifique et éthique se réunit pour définir où se situerait cette limite. »
Brainoware envoie et reçoit des informations de l’organoïde cérébral grâce au « calcul adaptatif du réservoir ». Cette méthode permet un apprentissage non supervisé à partir des données d’entraînement, qui peuvent toujours façonner la connectivité fonctionnelle de l’organioïde. Le potentiel pratique du système a été démontré par des tâches telles que la reconnaissance vocale, où il distingue les voix de chaque locuteur avec une précision croissante après une formation.
Par exemple, les organoïdes ont été entraînés à identifier la voix d’un individu dans un ensemble de 240 clips audio de huit personnes prononçant des voyelles japonaises. Après la formation, les organoïdes ont pu accomplir la tâche avec une précision supérieure à 70 %.
Cependant, la science est encore loin de construire des robots vivants. Les organoïdes ne pouvaient qu’identifier un locuteur, pas comprendre le discours, ce qui signifie qu’il y a un chemin très long et sinueux avant que la technologie ne parvienne à une utilisation pratique en médecine ou en ingénierie.
Titouan Parcollet de l’Université de Cambridge a déclaré au magazine New Scientist que le potentiel de la bioinformatique est vaste, mais a admis que « les modèles actuels d’apprentissage en profondeur sont en réalité bien meilleurs que n’importe quel cerveau pour des tâches spécifiques et ciblées ».
Les chercheurs ont également averti que leurs « organoïdes actuels souffrent toujours d’une forte hétérogénéité, d’un faible débit de génération, d’une nécrose/hypoxie et de diverses viabilités », ce qui les rend actuellement non viables à des fins autres que la recherche.
Parallèlement au développement de Brainoware, l’IA a été appliquée de manière créative dans des domaines tels que la santé, avec des innovations qui aident à restaurer la mobilité des tétraplégiques et des modèles d’IA capables de lire dans les pensées. Dans l’ensemble, ces avancées mettent en évidence la nature polyvalente et transformatrice des technologies d’IA.
