Révolution dans la recherche sur l'IA : de nouveaux réseaux de neurones imitent la vision humaine !

Révolution dans la recherche sur l'IA : de nouveaux réseaux de neurones imitent la vision humaine !

Le 26 juin 2025, une nouvelle étude sur les réseaux de neurones topographiques (All-TNNs) a été publiée dans la célèbre revue Comportement humain peut être trouvé. Cette recherche a été menée sous la direction du professeur Tim C. Kietzmann de l'Institut des sciences cognitives de l'Université d'Osnabrück. L’objectif de cette étude est de jeter un pont entre l’intelligence artificielle (IA) avancée et la plausibilité biologique.

Les All-TNN représentent une approche innovante de l’organisation de l’information. Son principe repose sur une réplique bidimensionnelle du système visuel humain, semblable aux « cartes » du cortex visuel. Cela représente une avancée significative car, même si les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) traditionnels permettent la reconnaissance des caractéristiques visuelles, ils le font d'une manière qui diffère de la manière dont le cerveau humain les traite réellement. Le Dr Kietzmann souligne que les CNN ne reflètent pas la base biologique du traitement visuel.

Les avantages du tout-TNN

Grâce à la sélectivité spatialement organisée des caractéristiques de la surface corticale, les All-TNN permettent de capturer plus précisément les modèles de comportement humain. Ces modèles pourraient révolutionner la compréhension des mécanismes neuronaux derrière la perception et le comportement. Les simulations montrent également que ces systèmes, en tant que modèles physiques, nécessitent moins d’énergie, ce qui les rend plus économes en ressources.

Une caractéristique centrale des All-TNN est le travail coordonné des unités neuronales voisines, comparable aux processus naturels. Le défi de l’établissement d’une sélectivité des caractéristiques fluides dans l’espace représente un domaine de recherche central. Les scientifiques ont déjà développé des approches prometteuses pour optimiser les réseaux 100 % TNN, par exemple grâce à des ensembles de données d’images de haute qualité et à des connexions récurrentes.

Applications et défis

Les applications potentielles des tous-TNN vont des neurosciences à la psychologie. Grâce à leur capacité à simuler la perception humaine, ces modèles pourraient également ouvrir de nouvelles voies en psychologie cognitive et en neurosciences comportementales. Leur développement pourrait également avoir un impact significatif sur la conception des futurs modèles d’IA.

Un aspect crucial de la recherche est la recherche d’un langage commun entre l’intelligence artificielle et les neurosciences. Les All-TNN pourraient aider à surmonter les défis d’une IA explicable et compréhensible, qui est cruciale dans le paysage de la recherche actuel.

Dans le contexte des neurosciences appliquées, l’intégration de la technologie dans la vie quotidienne reste un défi important. Les technologies neuroadaptatives qui adaptent les systèmes techniques aux capacités et aux besoins des personnes offrent ici un potentiel. L'équipe du Fraunhofer IAO travaille intensivement sur l'interface entre les humains et les machines afin de développer des systèmes capables de s'adapter en temps réel aux états cognitifs et émotionnels des utilisateurs.

En résumé, les All-TNN peuvent être considérés comme une innovation prometteuse dans le domaine de l’intelligence artificielle et des neurosciences. Son développement pourrait non seulement transformer notre façon de penser l’IA, mais également ouvrir de nouvelles opportunités pour la recherche en psychologie et dans d’autres disciplines connexes. De plus amples informations sur ces sujets passionnants peuvent être trouvées dans les articles de recherche respectifs de Actu.AI et Fraunhofer IAO.