Un aperçu des réseaux de neurones biologiques in vitro pour l’intelligence des robots

Un article de synthèse rédigé par des scientifiques de l’Institut de technologie de Pékin a résumé les efforts récents et le potentiel futur de l’utilisation des réseaux de neurones biologiques in vitro (BNN) pour la réalisation de l’intelligence biologique, en mettant l’accent sur ceux liés à l’intelligence robotique.

L’article de synthèse, publié dans Cyborg et systèmes bioniques, a fourni un aperçu de 1) les fondements de l’intelligence présentés dans les BNN in vitro, tels que la mémoire et l’apprentissage ; 2) comment ces BNN peuvent être incarnés avec des robots via une connexion bidirectionnelle, formant des systèmes neuro-robotiques dits basés sur BNN ; 3) les comportements intelligents préliminaires obtenus par ces systèmes neuro-robotiques ; et 4) les tendances actuelles et les défis futurs dans le domaine de la recherche des systèmes neuro-robotiques basés sur BNN.

« Notre cerveau humain est un réseau neuronal biologique complexe (BNN) composé de milliards de neurones, qui donne naissance à notre conscience et à notre intelligence. Cependant, étudier le cerveau dans son ensemble est extrêmement difficile en raison de sa nature complexe. En cultivant une partie de les neurones du cerveau dans une boîte de Pétri, des BNN plus simples, tels que des mini-cerveaux, peuvent être formés, permettant une observation et une enquête plus faciles du réseau.Ces mini-cerveaux peuvent fournir des informations précieuses sur les origines énigmatiques de la conscience et de l’intelligence,  » a expliqué l’auteur de l’étude Zhiqiang Yu, chercheur assistant à l’Institut de technologie de Pékin.

« Il est intéressant de noter que les mini-cerveaux sont non seulement structurellement similaires aux cerveaux humains, mais ils peuvent également apprendre et mémoriser des informations de la même manière », a déclaré Yu.

En particulier, ces BNN in vitro partagent la même structure de base que les BNN in vivo, où les neurones sont connectés via des synapses, et ils présentent une mémoire à court terme via des processus de décoloration et de mémoire cachée. De plus, ces mini-cerveaux peuvent effectuer un apprentissage supervisé et être formés pour répondre à des signaux de stimuli spécifiques. Récemment, des chercheurs ont démontré que les BNN in vitro peuvent même accomplir des tâches d’apprentissage non supervisées, telles que la séparation de signaux mixtes.

« Cette capacité fascinante peut avoir quelque chose à voir avec le fameux principe de l’énergie libre. C’est-à-dire que ces BNN ont tendance à minimiser leur incertitude sur le monde extérieur », a déclaré Yu.

Ces capacités des BNN in vitro sont assez intrigantes. Cependant, le seul fait d’avoir un tel « mini-cerveau » sous la main n’est pas suffisant pour l’ascension de la conscience et de l’intelligence. Notre cerveau compte sur notre corps pour percevoir, comprendre et s’adapter au monde extérieur, et de même, ces mini-cerveaux ont besoin d’un corps pour interagir avec leur environnement. Un robot est un candidat idéal à cette fin, menant à un domaine interdisciplinaire en plein essor à l’intersection des neurosciences et de la robotique : les systèmes neuro-robotiques basés sur BNN.

« Une connexion bidirectionnelle stable est une condition préalable à ces systèmes », ont déclaré les auteurs de l’étude, « Dans cette revue, nous résumons les principaux moyens de construction d’une telle connexion bidirectionnelle, qui peuvent être globalement classés en deux catégories en fonction de la direction de la connexion : de des robots aux BNN et des BNN aux robots. »

Le premier consiste à transmettre des signaux de capteur du robot aux BNN, en utilisant des méthodes de stimulation électrique, optique et chimique, tandis que le second enregistre les activités neuronales des BNN et décode ces activités en commandes pour contrôler le robot, en utilisant des enregistrements extracellulaires, calciques et intracellulaires. techniques.

« Incarnés par des robots, les BNN in vitro présentent un large éventail de comportements intelligents fascinants », selon Yu. « Ces comportements incluent l’apprentissage supervisé et non supervisé, la mémorisation, le suivi d’objets mobiles, l’évitement actif d’obstacles et même l’apprentissage de jeux tels que » Pong « . »

Les comportements intelligents affichés par ces systèmes neuro-robotiques basés sur BNN peuvent être divisés en deux catégories en fonction de leur dépendance à la capacité de calcul ou à la plasticité du réseau, comme l’explique Yu.

« Dans le calcul des comportements dépendants de la capacité, l’apprentissage n’est pas nécessaire et le BNN est considéré comme un processeur d’informations qui génère des activités neuronales spécifiques en réponse à des stimuli. Cependant, pour ce dernier, l’apprentissage est un processus crucial, car le BNN s’adapte aux stimuli et ces changements font partie intégrante des comportements ou des tâches effectuées par le robot », a ajouté Yu.

Pour faciliter une comparaison facile des techniques d’enregistrement et de stimulation, des règles de codage et de décodage, des politiques de formation et des tâches du robot, des études représentatives de ces deux catégories ont été compilées dans deux tableaux. De plus, pour fournir aux lecteurs un aperçu historique des systèmes neuro-robotiques basés sur BNN, plusieurs études remarquables ont été sélectionnées et classées par ordre chronologique.

Les auteurs de l’étude ont également discuté des tendances actuelles et des principaux défis dans le domaine. Selon Yu, « Quatre défis sont à relever et font l’objet d’une enquête approfondie. Comment fabriquer des BNN en 3D, rendant ainsi les BNN in vitro proches de leurs homologues in vivo, est le plus urgent d’entre eux. »

L’aspect le plus difficile est peut-être de savoir comment former ces BNN incarnés par des robots. Les auteurs de l’étude ont noté que les BNN sont composés uniquement de neurones et manquent de la participation de divers neuromodulateurs, ce qui rend difficile la transplantation de diverses méthodes de dressage d’animaux sur les BNN. De plus, les BNN ont leurs propres limites. Alors qu’un singe peut être entraîné à faire du vélo, il est beaucoup plus difficile d’accomplir des tâches qui nécessitent des processus de réflexion de niveau supérieur, comme jouer au go.

« Le mystère de la façon dont la conscience et l’intelligence émergent du réseau de cellules de notre cerveau échappe encore aux neuroscientifiques », a déclaré Yu. Cependant, avec le développement de l’incarnation de BNN in vitro avec des robots, nous pouvons observer des comportements plus intelligents en eux et rapprocher les gens de la vérité derrière le mystère.

Fourni par l’Institut de technologie de Pékin Press Co., Ltd