Des neurones cultivés en laboratoire déchiffrent le braille et pilotent des chiens robots
Des systèmes biohybrides associant cellules cérébrales vivantes et matériel silicium ouvrent de nouvelles voies pour le traitement sensoriel et la locomotion robotique.
Par Letizia Giugliano
2 min de lectureHuman-Edited, AI-Assisted
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De récentes avancées en robotique biohybride ont montré que des tissus neuronaux humains cultivés peuvent traiter des informations tactiles et piloter des machines physiques. Des chercheurs de l'université de Bristol et de Cortical Labs, basé à Melbourne, associent des neurones biologiques à de l'électronique silicium pour parvenir à un apprentissage adaptable avec une puissance de calcul minimale.
Déchiffrer le braille avec des organoïdes de prosencéphale humain
Dans une étude publiée dans Frontiers in Artificial Intelligence, des chercheurs de l'université de Bristol ont examiné si de minuscules modèles de prosencéphale cultivés en laboratoire, appelés organoïdes, pouvaient traduire des signaux tactiles, selon New Atlas. Ces arrangements tissulaires d'un millimètre de large comptent environ 10 000 nerfs et cellules de soutien disposés sur des réseaux de microélectrodes. Lorsqu'un capteur tactile balayait des caractères braille, les mesures étaient traduites en impulsions électriques transmises directement au tissu neuronal. En appliquant un algorithme d'apprentissage automatique pour interpréter l'activité cellulaire résultante, le dispositif a identifié correctement les lettres avec une précision de 61 % sur un seul organoïde. La précision a atteint 83 % lorsque les signaux de trois organoïdes ont été combinés, ce qui démontre une meilleure résistance au bruit électronique introduit.
« Les robots, qui deviennent des machines remarquablement capables sur le plan du contrôle physique, peinent encore avec le contrôle d'ordre supérieur nécessaire pour apprendre rapidement ou s'adapter lorsque les conditions changent. »
— Brett Kagan, cofondateur et PDG de Cortical Labs
Neurocalcul incarné dans des environnements simulés
Tandis que les organoïdes cérébraux traitaient des entrées tactiles statiques, l'entreprise de biotechnologie melbournienne Cortical Labs et le Honda Research Institute Europe se sont attaqués à l'apprentissage dynamique, comme l'a rapporté New Atlas. Des neurones cultivés placés dans des ordinateurs biologiques CL1 ont été interfacés avec un agent virtuel naviguant dans un environnement simulé guidé par des gradients d'odeurs. Parce que les cellules biologiques réagissent avec une variabilité dynamique plutôt qu'avec une précision numérique prévisible, les chercheurs ont développé le Embodied Neurocomputation Framework pour optimiser les signaux d'entrée. Après avoir analysé environ 1 300 configurations électriques sur plus de 4 000 heures d'interaction en temps réel, 12 schémas de signaux ont permis aux réseaux biologiques d'apprendre de manière constante des tâches de navigation et de surpasser les algorithmes standard d'apprentissage par renforcement.
Diriger des robots quadrupèdes par l'activité neuronale
Cortical Labs a également traduit l'activité cellulaire en contrôle physique en utilisant les taux de décharge de réseaux neuronaux biologiques pour guider un chien robot dans un espace délimité, selon New Atlas. Si le matériel autonome moderne gère efficacement la locomotion physique, la prise de décision comportementale en temps réel reste un obstacle computationnel majeur pour l'intelligence artificielle traditionnelle. La plasticité neuronale biologique permet aux cellules de recâbler leurs connexions et d'apprendre des retours de l'environnement, offrant une alternative économe en énergie aux grappes d'ordinateurs gourmandes en puissance. Les résultats sur le Embodied Neurocomputation Framework seront présentés à la conférence NeurIPS à Sydney, en Australie.
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