Cerveaux de silicium

Contrairement à la plupart des laboratoires de neurosciences, le laboratoire de Kwabena Boahen à l'Université de Stanford est impeccable - pas de pipettes éparpillées ou de rangées de bouteilles chimiques en vrac. Au lieu de cela, une carte de circuit imprimé isolée, abritant une puce très spéciale, se trouve sur une paillasse de laboratoire nue. Les transistors d'une puce informatique typique sont agencés pour une vitesse de traitement maximale ; mais ce microprocesseur comporte des grappes de minuscules transistors conçus pour imiter les propriétés électriques des neurones. Les transistors sont agencés pour se comporter comme des cellules de la rétine, de la cochlée ou même de l'hippocampe, un endroit situé au plus profond du cerveau qui trie et stocke les informations.

Kwabena Boahen est professeur agrégé de bio-ingénierie à l'Université de Stanford et directeur du laboratoire de neurosciences qui a développé la puce informatique.

Boahen fait partie d'une communauté restreinte mais croissante de scientifiques et d'ingénieurs utilisant un processus qu'ils appellent neuromorphing pour construire des circuits électroniques complexes destinés à modéliser le comportement des circuits neuronaux. Leur travail tire parti des diagrammes anatomiques de différentes parties du cerveau générés au cours d'années d'études minutieuses sur les animaux par des neuroscientifiques du monde entier. L'espoir est que les modèles câblés du cerveau donneront des informations difficiles à glaner grâce aux techniques expérimentales existantes. Les cerveaux font les choses de manières techniques et conceptuelles nouvelles que nous devrions pouvoir explorer, explique Rodney Douglas, professeur à l'Institut de neuroinformatique de Zurich. Ils peuvent résoudre sans effort des problèmes que nous ne pouvons pas encore résoudre avec les machines numériques les plus grandes et les plus modernes. L'une des façons d'explorer cela est de développer du matériel qui va dans le même sens.

Cette histoire faisait partie de notre numéro de mai 2007

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L'un des aspects les plus intrigants du cerveau est sa capacité à former des souvenirs, ce qui fascine les neuroscientifiques depuis des décennies. Cette capacité semble être enracinée dans l'hippocampe, dont les dommages peuvent conduire à l'amnésie.

Des études approfondies sur les neurones de l'hippocampe et d'autres parties du cerveau ont fait la lumière sur la façon dont le comportement neuronal donne lieu à des souvenirs. Les neurones codent des informations sous forme d'impulsions électriques qui peuvent être transmises à d'autres neurones. Lorsque deux neurones connectés se déclenchent à plusieurs reprises en succession rapprochée, la connexion entre eux est renforcée, de sorte que le déclenchement du premier aide à déclencher le déclenchement du second. Comme ce processus, connu des neuroscientifiques sous le nom d'apprentissage Hebbian, se produit dans plusieurs cellules voisines, il crée des réseaux de connexions entre différents neurones, codant et reliant les informations.

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Pour mieux comprendre comment cela fonctionne, Boahen et l'étudiant diplômé John Arthur ont développé une puce basée sur une couche de l'hippocampe connue sous le nom de CA3. Pris en sandwich entre deux autres couches cellulaires, l'une qui reçoit les entrées du cortex et l'autre qui renvoie les informations, on pense que CA3 est l'endroit où la mémoire se produit réellement - où les informations sont stockées et liées. Montrant un schéma de l'architecture de la puce, Boahen explique que chaque cellule modèle de la puce est composée d'un groupe de transistors conçus pour imiter l'activité électrique d'un neurone. Les cellules de silicium sont disposées dans un réseau de 32 par 32, et chacune d'elles est programmée pour se connecter faiblement à 21 cellules voisines. Pour commencer, les connexions entre les cellules sont désactivées, imitant des synapses silencieuses. (Une synapse est une jonction entre des neurones ; une synapse silencieuse est une synapse où, si une cellule neurale donnée se déclenche, elle transmet un léger changement d'activité électrique à ses voisins, mais pas assez pour déclencher la propagation d'un signal électrique.)

Cependant, explique Boahen, la puce a la capacité de modifier la force de ces connexions, imitant ce qui se passe avec les neurones lors de l'apprentissage Hebbian. Les cellules de silicium surveillent lorsque leurs voisins tirent. Si une cellule se déclenche juste avant sa voisine, la connexion programmée entre les deux cellules est renforcée. Nous voulons capturer la fonction de mémoire associative, nous voulons donc que les connexions entre les cellules soient activées ou désactivées selon que les cellules sont activées ensemble, dit Boahen.

Assis à son bureau avec le circuit imprimé et un ordinateur portable devant lui, Arthur, qui est maintenant post-doctorant dans le laboratoire de Boahen, démontre la capacité de la puce à se souvenir. Il envoie d'abord des signaux électriques à la puce depuis l'ordinateur portable, qui enregistre également la sortie des neurones de silicium de la puce. Il déclenche à plusieurs reprises l'activité uniquement dans les neurones qui forment une forme en U sur le réseau ; l'écran de son ordinateur portable affiche des éclairs de lumière qui reproduisent ce motif, représentant l'activité de la puce. Chaque neurone se déclenche à un moment légèrement différent, surveillant en permanence le déclenchement de ses 21 voisins connectés. Progressivement, les connexions entre les neurones qui composent le U se renforcent : la puce a appris le motif. Lorsqu'Arthur déclenche ensuite une activité dans le coin supérieur gauche du U, des éclairs de lumière sur l'écran recréent spontanément le reste du motif, alors que l'activité électrique se propage parmi les neurones de silicium sur la puce. La puce a effectivement rappelé le reste de l'U.

Les chercheurs de Stanford prévoient d'ajouter des circuits à la puce afin qu'elle modélise également une couche de l'hippocampe connue sous le nom de denté, qui reçoit les signaux du cortex et les envoie à CA3. Ils espèrent que ce modèle pourra fixer des souvenirs encore plus complexes. Nous voulons pouvoir lui donner un A et lui faire rappeler tout l'alphabet, dit Boahen.

L'équipe est également en train de développer d'autres puces neuromorphiques. Son dernier projet - et l'effort neuromorphique le plus ambitieux à ce jour - est un modèle du cortex, la partie la plus récemment évoluée de notre cerveau. La structure complexe du cortex nous permet d'effectuer des exploits informatiques complexes, tels que la compréhension du langage, la reconnaissance des visages et la planification de l'avenir. La conception de première génération du modèle consistera en une carte de circuit imprimé avec 16 puces, chacune contenant un réseau de 256 par 256 de neurones en silicium.

En créant des puces capables d'imiter le cortex, l'hippocampe et la rétine, Boahen espère mieux comprendre le cerveau et, à terme, concevoir des prothèses neurales, comme une rétine artificielle. Kwabena est l'une des rares personnes à chevaucher deux perspectives : celles qui veulent concevoir de meilleures puces et celles qui veulent comprendre le cerveau, explique Terry Sejnowski, neuroscientifique computationnel au Salk Institute de La Jolla, en Californie. Je pense qu'il fait partie de ceux qui sont en avance sur son temps.

Emily Singer est la rédactrice en biotechnologie et sciences de la vie de Examen de la technologie .

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