En juin 2022 un superordinateur a enfin réussi à résoudre un problème équivalant à la puissance d’un cerveau humain. Mais ce dernier ne pèsait que 1,4 kg et n’a consommé que 20 watts d’énergie, alors que le superordinateur occupait 680 m2 et a consommé 21 megawatts d’énergie. Pourquoi ne pas développer une nouvelle forme d’intelligence artificielle biologique pour répondre à ces questions ?
Pour cela des scientifiques de l’Université Johns Hopkins ont commencé à développer en laboratoire de petites structures cellulaires tridimensionnelles constituées de neurones et de cellules de soutien capables de reproduire en partie l’activité cérébrale. Ils les ont nommé des organoides cérébraux. Ils comptent leur envoyer ensuite des signaux électriques par des microélectrodes leur permettant de procéder à des calculs. Les résultats de ceux-ci seront évalués par des programmes d’Intelligence Artifielle et renvoyés aux organoides pour exploitation. De cette façon, les organoides mis en parallèle devraient apprendre à fonctionner aussi efficacement que des cerveaux.
Bertand Pain, de l’Université de Pise, qui supervise ces expériences, est bien conscient qu’il faudra beaucoup de temps pour que les comportements des organoides se rationalisent et s’organisent. Mais n’est-ce pas de cette façon que le cerveau d’un nouveau-né humain, dès les premières heures après la naissance, élimine les neurones en excès et apprend la coopération à ceux qui restent.
Références
Organoid intelligence (OI): the new frontier in biocomputing and intelligence-in-a-dish
Front. Sci., 28 Feb 2023 https://www.frontiersin.org/journals/science/articles/10.3389/fsci.2023.1017235
Recent advances in human stem cell-derived brain organoids promise to replicate critical molecular and cellular aspects of learning and memory and possibly aspects of cognition in vitro. Coining the term “organoid intelligence” (OI) to encompass these developments, we present a collaborative program to implement the vision of a multidisciplinary field of OI. This aims to establish OI as a form of genuine biological computing that harnesses brain organoids using scientific and bioengineering advances in an ethically responsible manner. Standardized, 3D, myelinated brain organoids can now be produced with high cell density and enriched levels of glial cells and gene expression critical for learning. Integrated microfluidic perfusion systems can support scalable and durable culturing, and spatiotemporal chemical signaling. Novel 3D microelectrode arrays permit high-resolution spatiotemporal electrophysiological signaling and recording to explore the capacity of brain organoids to recapitulate the molecular mechanisms of learning and memory formation and, ultimately, their computational potential. Technologies that could enable novel biocomputing models via stimulus-response training and organoid-computer interfaces are in development. We envisage complex, networked interfaces whereby brain organoids are connected with real-world sensors and output devices, and ultimately with each other and with sensory organ organoids (e.g. retinal organoids), and are trained using biofeedback, big-data warehousing, and machine learning methods. In parallel, we emphasize an embedded ethics approach to analyze the ethical aspects raised by OI research in an iterative, collaborative manner involving all relevant stakeholders. The many possible applications of this research urge the strategic development of OI as a scientific discipline. We anticipate OI-based biocomputing systems to allow faster decision-making, continuous learning during tasks, and greater energy and data efficiency. Furthermore, the development of “intelligence-in-a-dish” could help elucidate the pathophysiology of devastating developmental and degenerative diseases (such as dementia), potentially aiding the identification of novel therapeutic approaches to address major global unmet needs.
________________________________
Voir aussi
Vers des ordinateurs dopés aux neurones vivants Rémi Quirion, Sciences et Avenir La Recherche Juin 2023
Europe Solidaire 