Révolution grâce à l'IA : un nouveau modèle révèle les secrets du cerveau de la souris !

Révolution grâce à l'IA : un nouveau modèle révèle les secrets du cerveau de la souris !

Une équipe de recherche internationale connue sous le nom de MICrONS a développé des modèles d'IA innovants visant à analyser le traitement neuronal des stimuli visuels dans le cerveau. Ces résultats révolutionnaires ont été publiés dans des revues scientifiques renommées Nature et Communications naturelles publié. L’Université de Göttingen est impliquée de manière significative dans cette étude intitulée « Le modèle fondamental de l’activité neuronale prédit la réponse aux nouveaux types de stimulus et à l’anatomie » et démontre la capacité des modèles à apprendre à partir de grands ensembles de données.

Dans le cadre de cette étude, plus de 135 000 cellules nerveuses du cerveau de souris ont été analysées. Le modèle d’IA développé peut prédire de manière fiable la manière dont les neurones répondent à de nouveaux stimuli, même si ces stimuli étaient auparavant inconnus. Le professeur Fabian Sinz, l'un des principaux scientifiques, souligne que le modèle peut fournir des réponses plus précises à divers stimuli visuels. Une autre étude examine en détail la forme et la structure des cellules nerveuses du cortex visuel. Cette étude, intitulée « Une carte non supervisée de la morphologie dendritique des neurones excitateurs dans le cortex visuel de la souris », montre que les cellules pyramidales présentent des transitions fluides entre les types de cellules et n’ont pas de types clairement définis.

Recherche avancée avec apprentissage automatique

Pour une analyse plus approfondie des cellules nerveuses, les chercheurs ont développé une méthode d’apprentissage automatique qui code la forme 3D de ces cellules. Le projet MICrONS implique de nombreux instituts de recherche respectés tels que le Baylor College of Medicine, l'Allen Institute for Brain Science et l'Université de Princeton. Au cours de cela, le « MICrONS Multi-Area Data Set » a été créé, qui est le plus grand ensemble de données de ce type collecté dans le cerveau d'un mammifère en termes de structure, de réseau et de propriétés de réaction des cellules nerveuses.

Ces jumeaux numériques de cellules nerveuses ont réussi à prédire la forme et la structure. Les connaissances acquises fournissent non seulement une compréhension plus approfondie de l’organisation du cerveau, mais pourraient également contribuer à rendre les expériences neuroscientifiques plus efficaces. Il est possible de réaliser des expériences in silico avant de réaliser effectivement des études in vivo.

Le rôle de l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle (IA) est une branche de l'informatique qui s'occupe du développement d'algorithmes imitant les capacités cognitives humaines. Comme dans le rapport de bpb.de Comme décrit, l’IA peut analyser de grandes quantités de données, reconnaître des modèles et en tirer des enseignements. Le terme IA, inventé par des scientifiques américains, décrit des systèmes qui assument des tâches de plus en plus complexes, autrefois réservées aux humains.

En particulier, des classes entières d’algorithmes d’apprentissage, comme l’apprentissage automatique, ont évolué depuis les années 1950. Ces algorithmes sont entraînés avec de grands ensembles de données afin de reconnaître des modèles et de calculer des probabilités. Une forme particulière est l’apprentissage profond, basé sur des réseaux de neurones artificiels et qui prend de plus en plus d’importance en raison de sa capacité à traiter des modèles de données extrêmement complexes.

Les réseaux de neurones s'inspirent des connexions entre les cellules nerveuses du cerveau humain. Ces réseaux sont constitués de couches de nœuds de données reliés entre eux par des connexions pondérées et sont capables de reconnaître des modèles dans les données. La formation de ces réseaux se fait par la présentation répétée de données, et grâce à ces processus, ils améliorent leur capacité à classer et à traiter ces données.

Cependant, le développement et l'application croissants de l'IA entraînent également des défis tels que la possibilité de biais dus à des données d'entraînement défectueuses, des problèmes de confidentialité et une consommation d'énergie croissante, telle que Fraunhofer IKS remarques. L’efficacité et les implications éthiques des technologies d’IA représentent donc un sujet de recherche important.