Les données IRMf révèlent le nombre de processus parallèles en cours d'exécution dans le cerveau

Le cerveau humain est souvent décrit comme une machine informatique massivement parallèle. Cela soulève une question intéressante : à quel point est-ce parallèle ?

Aujourd'hui, nous obtenons une réponse grâce aux travaux de Harris Georgiou de l'Université nationale Kapodistrian d'Athènes en Grèce, qui a compté le nombre de cœurs de CPU à l'œuvre dans le cerveau lorsqu'il effectue des tâches simples dans une imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (fMRI) machine. La réponse pourrait conduire à des ordinateurs qui correspondent mieux aux performances du cerveau humain.

Le cerveau lui-même est constitué d'environ 100 milliards de neurones qui établissent chacun jusqu'à 10 000 connexions avec leurs voisins. Tout cela est emballé dans une structure de la taille d'un gâteau de fête et fonctionne à une puissance de crête de seulement 20 watts, un niveau de performance que les informaticiens observent avec une envie non dissimulée.

Les appareils d'IRMf révèlent cette activité en mesurant les changements dans les niveaux d'oxygène dans le sang traversant le cerveau. L'idée est que les zones plus actives utilisent plus d'oxygène, de sorte que l'épuisement de l'oxygène est un signe d'activité cérébrale.

En règle générale, les appareils d'IRMf divisent le cerveau en pixels tridimensionnels appelés voxels, chacun d'une taille d'environ cinq millimètres cubes. L'activité complète du cerveau à tout instant peut être enregistrée à l'aide d'une grille tridimensionnelle de 60 x 60 x 30 voxels. Ces mesures sont répétées toutes les secondes environ, généralement pour des tâches d'une durée de deux ou trois minutes. Le résultat est un ensemble de données d'environ 30 millions de points de données.

Le travail de Georgiou consiste à déterminer le nombre de processus indépendants à l'œuvre dans ce vaste ensemble de données. Ce n'est pas très différent d'essayer de récupérer le nombre (minimum) de «cœurs de processeur» réels nécessaires pour «exécuter» toutes les tâches cognitives actives qui sont enregistrées dans l'ensemble du volume cérébral 3D, dit-il.

C'est une tâche difficile compte tenu de la taille de l'ensemble de données. Pour tester sa technique de traitement du signal, Georgiou a commencé par créer un ensemble de données synthétiques d'IRMf composé de huit signaux différents avec des caractéristiques statistiques similaires à celles à l'œuvre dans le cerveau. Il a ensuite utilisé une technique standard de traitement du signal, appelée analyse en composantes indépendantes, pour déterminer le nombre de signaux différents présents, constatant qu'il y en avait bien huit, comme prévu.

Ensuite, il a appliqué la même technique d'analyse en composantes indépendantes à des données réelles d'IRMf recueillies auprès de sujets humains effectuant deux tâches simples. La première était une tâche visuo-motrice simple dans laquelle un sujet regarde un écran et doit ensuite effectuer une tâche simple en fonction de ce qui apparaît.

Dans ce cas, l'écran affiche une boîte rouge ou verte sur le côté gauche ou droit. Si la case est rouge, le sujet doit l'indiquer avec son index droit, et si la case est verte, le sujet l'indique avec son index gauche. C'est plus facile lorsque la boîte rouge apparaît à droite et la boîte verte apparaît à gauche, mais c'est plus difficile lorsque les positions sont permutées. Les données consistaient en près de 100 essais réalisés sur neuf adultes en bonne santé.

La deuxième tâche était plus facile. On a montré aux sujets une série d'images qui entrent dans des catégories telles que les visages, les maisons, les chaises, etc. La tâche consistait à repérer quand le même objet apparaît deux fois, mais sous un angle différent ou dans des conditions d'éclairage différentes. Il s'agit d'une tâche de reconnaissance visuelle classique.

Les résultats rendent la lecture intéressante. Bien que l'analyse soit complexe, le résultat est simple à énoncer. Georgiou dit que l'analyse des composants indépendants révèle qu'environ 50 processus indépendants sont à l'œuvre dans le cerveau humain effectuant les tâches visuo-motrices complexes d'indiquer la présence de boîtes vertes et rouges. Cependant, le cerveau utilise moins de processus lors de l'exécution de tâches simples, comme la reconnaissance visuelle.

C'est un résultat fascinant qui a des implications importantes sur la façon dont les informaticiens devraient concevoir des puces destinées à imiter les performances humaines. Cela implique que le parallélisme dans le cerveau ne se produit pas au niveau des neurones individuels mais à un niveau structurel et fonctionnel beaucoup plus élevé, et qu'il y en a environ 50.

Georgiou souligne qu'un voxel typique correspond à environ trois millions de neurones, chacun avec plusieurs milliers de connexions avec ses voisins. Cependant, les puces neuromorphiques de pointe actuelles contiennent un million de neurones artificiels chacun avec seulement 256 connexions. Ce qui ressort clairement de ce travail, c'est que le parallélisme que Georgiou a mesuré se produit à une échelle beaucoup plus grande que cela.

Cela signifie qu'en théorie, un équivalent artificiel d'une structure cognitive de type cerveau peut ne pas nécessiter une architecture massivement parallèle au niveau de neurones uniques, mais plutôt un ensemble correctement conçu de processus limités qui s'exécutent en parallèle à une échelle beaucoup plus faible, conclut-il.

Quiconque envisage de concevoir des puces ressemblant à des cerveaux pourrait trouver cette astuce utile.

Réf :arxiv.org/abs/1410.7100: Estimation de la dimension intrinsèque dans l'espace IRMf via l'analyse fractale de l'ensemble de données

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