Comment les neurones artificiels imitent les neurones biologiques
Un neurone biologique et l’OAN. un, Schéma simplifié d’un neurone biologique. Les potentiels d’action, les événements de communication de base de cellule à cellule, sont générés par des échanges d’ions transmembranaires rapides à travers les canaux ioniques, et ils se propagent à travers l’axone. Dans les cellules myélinisées, des domaines alternés myéline/non myéline (nœuds de Ranvier) contribuent à la propagation rapide et à longue distance du potentiel d’action. Les neurones biologiques sont immergés dans un environnement électrochimique, tel qu’un électrolyte aqueux. Cet espace extracellulaire est un réservoir commun contenant divers vecteurs biologiques de signalisation et de traitement (ions, biomolécules, etc.). Le bruit est également présent dans cet environnement. Les canaux ioniques sur la membrane dotent les neurones d’une spécificité et d’une reconnaissance ionique/moléculaire. b, Schéma de circuit de l’OAN. La partie principale est un OEND qui affiche des phénomènes de résistance différentielle négative en forme de S (S-NDR) et est sensible aux espèces ioniques et biomoléculaires communes aux environnements biologiques. L’OEND se compose de deux OECT, à savoir, T1 et T2qui sont connectés via le R1= 5 kΩ et R1 = résistances de 10 kΩ dans une configuration en cascade avec rétroaction. L’OAN est formé lorsque l’OEND est connecté à un RC élément (R = 10 kΩ ; C= 6 nF à 10 μF) et source de tension Vdans . Ici Vdehorset jedehorssont la tension et le courant de sortie résultants, respectivement, de l’OEND sous l’influence de Vdans. G, porte ; S, source ; D, vidange. c, Schéma de l’OECT qui forme l’OEND. Le canal de l’OECT est constitué d’un conducteur organique mixte ionique-électronique (OMIEC), tel que PEDOT:PSS. ré, Mécanisme de détection dans PEDOT:PSS. Les ions ioniques ou polyatomiques interagissent avec PEDOT:PSS et modulent le niveau de dopage et la conductivité des trous de PEDOT:PSS, ce qui entraîne une modification du courant de drain OECT et de la tension de seuil. Le crédit: Électronique naturelle(2022). DOI : 10.1038/s41928-022-00859-y
L’intelligence artificielle est depuis longtemps un sujet brûlant : un algorithme informatique « apprend » en étant enseigné par des exemples : ce qui est « juste » et ce qui est « mal ». Contrairement à un algorithme informatique, le cerveau humain fonctionne avec des neurones, des cellules du cerveau. Ceux-ci sont entraînés et transmettent des signaux aux autres neurones. Ce réseau complexe de neurones et les voies de connexion, les synapses, contrôlent nos pensées et nos actions.
Les signaux biologiques sont beaucoup plus diversifiés que ceux des ordinateurs conventionnels. Par exemple, les neurones d’un réseau neuronal biologique communiquent avec des ions, des biomolécules et des neurotransmetteurs. Plus précisément, les neurones communiquent soit chimiquement – en émettant des substances messagères telles que les neurotransmetteurs – soit via des impulsions électriques, appelées « potentiels d’action » ou « pics ».
Les neurones artificiels sont un domaine de recherche actuel. Ici, la communication efficace entre la biologie et l’électronique nécessite la réalisation de neurones artificiels qui émulent de manière réaliste la fonction de leurs homologues biologiques. Il s’agit de neurones artificiels capables de traiter la diversité des signaux qui existent en biologie. Jusqu’à présent, la plupart des neurones artificiels ne faisaient qu’émuler électriquement leurs homologues biologiques, sans tenir compte de l’environnement biologique humide constitué d’ions, de biomolécules et de neurotransmetteurs.
Les scientifiques dirigés par Paschalis Gkoupidenis, chef de groupe dans le département de Paul Blom à l’Institut Max Planck pour la recherche sur les polymères, se sont maintenant attaqués à ce problème et ont développé le premier neurone artificiel bioréaliste. Ce neurone peut travailler dans un environnement biologique et est capable de produire diverses dynamiques de pointe que l’on retrouve en biologie et peut donc communiquer avec ses « vrais » homologues biologiques.
Pour cela, le groupe de Gkoupidenis a réalisé un élément non linéaire constitué de matière molle organique, quelque chose qui existe aussi dans les neurones biologiques. « Tel [an] L’élément artificiel pourrait être la clé de neuroprothèses bioréalistes qui parleront le même langage que la biologie, permettant la restauration, le remplacement ou même l’augmentation efficace des fonctions du système nerveux », explique Gkoupidenis.
Cela a permis aux chercheurs de développer pour la première fois un neurone artificiel réaliste capable de communiquer de diverses manières, chimiquement ou via des porteurs de charge ioniques, dans des environnements biologiques.
Leurs résultats viennent d’être publiés dans la revue Électronique naturelle.
