Les neurones artificiels communiquent avec succès avec les cellules cérébrales vivantes
Les ingénieurs de l’Université Northwestern ont créé des neurones artificiels imprimés qui vont au-delà de l’imitation et peuvent interagir directement avec de vraies cellules cérébrales. Ces dispositifs flexibles et peu coûteux produisent des signaux électriques très proches de ceux générés par les neurones vivants, leur permettant d’activer les tissus biologiques du cerveau.
Dans des expériences utilisant des tranches de cerveau de souris, les neurones artificiels ont réussi à déclencher des réponses dans de vrais neurones. Ce résultat montre un nouveau niveau de compatibilité entre les appareils électroniques et les systèmes neuronaux vivants.
Vers des interfaces cérébrales et une IA économe en énergie
Cette avancée rapproche les chercheurs de l’électronique capable d’interagir directement avec le système nerveux. Les utilisations potentielles incluent les interfaces cerveau-machine et les neuroprothèses, telles que les implants qui pourraient aider à restaurer l’audition, la vision ou le mouvement.
La technologie laisse également entrevoir une nouvelle génération de systèmes informatiques inspirés par le cerveau. En reproduisant la façon dont les neurones communiquent, le futur matériel pourrait effectuer des tâches complexes en utilisant beaucoup moins d’énergie. Le cerveau reste le système informatique le plus économe en énergie connu, et les scientifiques espèrent appliquer ses principes à la technologie moderne.
L’étude sera publiée le 15 avril dans la revue Nature Nanotechnologie.
“Le monde dans lequel nous vivons aujourd’hui est dominé par l’intelligence artificielle (IA)”, a déclaré Mark C. Hersam de Northwestern, qui a dirigé l’étude. “La façon de rendre l’IA plus intelligente consiste à l’entraîner sur de plus en plus de données. Cette formation gourmande en données entraîne un énorme problème de consommation d’énergie. Par conséquent, nous devons proposer un matériel plus efficace pour gérer le Big Data et l’IA. Parce que le cerveau est cinq ordres de grandeur plus économe en énergie qu’un ordinateur numérique, il est logique de s’inspirer du cerveau pour l’informatique de nouvelle génération. “
Hersam est un expert en informatique inspirée du cerveau et occupe plusieurs postes à la Northwestern University, notamment celui de professeur Walter P. Murphy de science et d’ingénierie des matériaux à la McCormick School of Engineering. Il est également professeur de médecine à la Feinberg School of Medicine de la Northwestern University et professeur de chimie au Weinberg College of Arts and Sciences. En outre, il est directeur du département de science et d’ingénierie des matériaux, directeur du Centre de recherche en science et ingénierie des matériaux et membre de l’Institut international de nanotechnologie. Il a codirigé l’étude avec Vinod K. Sangwan, professeur agrégé de recherche à McCormick.
Pourquoi le cerveau surpasse le silicium traditionnel
Les ordinateurs modernes gèrent des charges de travail croissantes en intégrant des milliards de transistors identiques sur des puces de silicium rigides et bidimensionnelles. Chaque composant se comporte de la même manière, et une fois fabriqué, le système reste fixe.
Le cerveau fonctionne très différemment. Il se compose de nombreux types de neurones, chacun ayant des rôles spécialisés, disposés en réseaux souples et tridimensionnels. Ces réseaux changent constamment, forment et ajustent des connexions au fur et à mesure de l’apprentissage.
“Le silicium atteint la complexité en disposant de milliards de dispositifs identiques”, a déclaré Hersam. “Tout est pareil, rigide et fixe une fois fabriqué. Le cerveau est à l’opposé. Il est hétérogène, dynamique et tridimensionnel. Pour avancer dans cette direction, nous avons besoin de nouveaux matériaux et de nouvelles façons de construire l’électronique.”
Bien que des neurones artificiels aient déjà été développés, la plupart produisent des signaux trop simples. Pour obtenir un comportement plus complexe, les ingénieurs ont généralement besoin de vastes réseaux d’appareils, ce qui augmente la consommation d’énergie.
Les matériaux imprimables permettent un comportement semblable à celui du cerveau
Pour mieux reproduire l’activité neuronale réelle, l’équipe de Hersam a construit des neurones artificiels à l’aide de matériaux souples et imprimables qui correspondent plus étroitement à la structure du cerveau. Leur approche repose sur des encres électroniques fabriquées à partir de flocons nanométriques de bisulfure de molybdène (MoS2), qui joue le rôle de semi-conducteur, et le graphène, qui sert de conducteur électrique. Ces matériaux ont été déposés sur des surfaces polymères flexibles par impression par jet d’aérosol.
Auparavant, les chercheurs considéraient le polymère contenu dans ces encres comme un défaut car il interférait avec les performances électriques. En conséquence, ils l’ont supprimé après l’impression. Dans ce travail, l’équipe a utilisé cette même fonctionnalité pour améliorer l’appareil.
“Au lieu d’éliminer complètement le polymère, nous le décomposons partiellement”, a-t-il déclaré. “Ensuite, lorsque nous faisons passer le courant à travers le dispositif, nous entraînons une décomposition supplémentaire du polymère. Cette décomposition se produit de manière spatialement inhomogène, conduisant à la formation d’un filament conducteur, de telle sorte que tout le courant est confiné dans une région étroite de l’espace.”
Ce chemin conducteur étroit produit une réponse électrique soudaine semblable à l’activation d’un neurone. Le dispositif résultant peut générer une grande variété de signaux, notamment des pics uniques, des tirs continus et des modèles d’éclatement, ressemblant étroitement à une véritable communication neuronale.
Étant donné que chaque neurone artificiel peut produire des signaux plus complexes, moins de composants sont nécessaires pour effectuer des tâches avancées. Cela pourrait améliorer considérablement l’efficacité informatique.
Tester des neurones artificiels sur de vrais tissus cérébraux
Pour évaluer si les neurones artificiels pourraient réellement interagir avec les systèmes vivants, les chercheurs se sont associés à Indira M. Raman, professeure Bill et Gayle Cook de neurobiologie à Weinberg. Son équipe a appliqué les signaux artificiels à des tranches de cervelet de souris.
Les résultats ont montré que les pointes électriques correspondaient à des propriétés biologiques clés, notamment leur timing et leur durée. Ces signaux activaient de manière fiable de vrais neurones et déclenchaient des circuits neuronaux d’une manière similaire à l’activité cérébrale naturelle.
“D’autres laboratoires ont essayé de fabriquer des neurones artificiels avec des matériaux organiques, mais ils ont augmenté trop lentement”, a déclaré Hersam. “Ou bien ils ont utilisé des oxydes métalliques, qui sont trop rapides. Nous sommes dans une plage temporelle qui n’avait pas été démontrée auparavant pour les neurones artificiels. Vous pouvez voir les neurones vivants répondre à notre neurone artificiel. Nous avons donc démontré des signaux qui correspondent non seulement à la bonne échelle de temps, mais également à la bonne forme de pointe pour interagir directement avec les neurones vivants.”
Fabrication durable et à faible coût et implications de l’IA
Au-delà des performances, la nouvelle approche offre des avantages environnementaux et pratiques. Le processus de fabrication est simple et peu coûteux, et la méthode d’impression additive place le matériau uniquement là où il est nécessaire, réduisant ainsi les déchets.
L’amélioration de l’efficacité énergétique est particulièrement importante à mesure que les systèmes d’intelligence artificielle deviennent de plus en plus exigeants. Les grands centres de données consomment déjà de grandes quantités d’énergie et nécessitent beaucoup d’eau pour leur refroidissement.
“Pour répondre aux besoins énergétiques de l’IA, les entreprises technologiques construisent des centres de données d’un gigawatt alimentés par des centrales nucléaires dédiées”, a déclaré Hersam. “Il est évident que cette consommation d’énergie massive limitera l’évolution de l’informatique, car il est difficile d’imaginer un centre de données de nouvelle génération nécessitant 100 centrales nucléaires. L’autre problème est que lorsque vous dissipez des gigawatts d’énergie, il y a beaucoup de chaleur. Parce que les centres de données sont refroidis avec de l’eau, l’IA exerce une forte pression sur l’approvisionnement en eau. Quelle que soit la manière dont vous le regardez, nous devons proposer du matériel plus économe en énergie pour l’IA. “
L’étude, “Les neurones à pointe de complexité multi-ordres activés par le MoS imprimé2 réseaux de nanofeuilles memristives”, a été soutenu par la National Science Foundation.
