Une équipe d’ingénieurs a fusionné une masse de cellules cérébrales dans un système électronique doté d’intelligence artificielle (IA) pour former Brianoware, l’un des premiers ordinateurs organiques fonctionnels. L’appareil hybride était capable de reconnaître la parole humaine avec un pourcentage de fiabilité élevé.
L’étude publiée dans Nature Electronics présente une nouvelle approche biologique pour surmonter les limites actuelles de l’intelligence artificielle traitée sur des puces de silicium conventionnelles. Grâce à la connexion avec un organoïde cérébral (une version miniaturisée et simplifiée du cerveau), l’IA peut traiter des informations et apprendre à résoudre un problème en utilisant des connexions neuronales naturelles. Les scientifiques responsables ont décrit Brianoware comme un «matériel d’intelligence artificielle vivante qui tire parti de la puissance de calcul des réseaux de neurones biologiques.
Brianoware, une machine organique fonctionnelle
L’appareil créé par les universités d’Indiana, de Californie et de Cincinnati a été utilisé pour apprendre à identifier les voix dans une conversation. L’organoïde composé de cellules cérébrales et de circuits entraînés avec 240 fichiers audio contenant le son des voyelles « a » et « e » prononcées par huit hommes sur un intervalle de 12 heures. La logique du système pédagogique est similaire aux algorithmes déjà utilisés pour réduire le bruit des appels.
Brainoware a entamé un processus d’apprentissage et d’erreur. À chaque essai, l’organoïde cérébral a amélioré sa précision dans la distinction des voyelles. Les scientifiques affirment qu’il était efficace à 78 %. Ce qui a vraiment surpris les chercheurs, c’est sa capacité à se transformer après une erreur.
« Ces résultats indiquent que l’entraînement remodèle notamment la connectivité fonctionnelle de l’organe, facilitant éventuellement la capacité d’apprentissage non supervisé de Brainoware », déclarent les auteurs.
Qu’est-ce que l’intelligence organoïde ?
La possibilité d’utiliser des bioordinateurs relève de la science-fiction depuis des décennies, mais jusqu’à il y a quelques mois, ce n’était qu’une idée spéculative. L’intelligence organoïde est la branche d’étude qui vise à élever les capacités de traitement des ordinateurs actuels afin que les données soient distribuées et transférées de manière organique.
En février 2023, un groupe international de scientifiques a publié pour la première fois une déclaration officielle sur l’intelligence organoïde. Ce document était un projet de formalisation du domaine d’études qui soulignait ses problèmes multidisciplinaires fondamentaux. Parmi les questions à résoudre figurent la production de tissus cérébraux optimaux, le système nutritionnel qui les nourrira, la sophistication des terminaux qui afficheront les informations traitées par l’organoïde et les questions éthiques liées à l’expérimentation avec des cerveaux artificiels.
Le cerveau des mammifères s’est révélé être un outil extrêmement complexe et efficace. Les ordinateurs humains, par exemple, peuvent stocker 2,5 pétaoctets d’informations et établir des connexions complexes en moins de temps que les ordinateurs les plus puissants d’aujourd’hui. Tout cela en consommant beaucoup moins d’énergie qu’un ordinateur classique. Alors que les puces de silicium actuelles tentent d’imiter la connexion neuronale pour obtenir de meilleurs résultats, l’intelligence organoïde vise à utiliser directement les capacités d’un cerveau artificiel.
L’intelligence organoïde a déjà commencé son développement. Les brèves approches réalisées jusqu’à présent sur le sujet montrent qu’il est possible de consolider la technologie. Les cellules pluripotentes regroupées en structures cérébrales tridimensionnelles sont utilisées comme centres de traitement de l’information. L’expérience Brainoware en est la preuve.
La technologie a encore beaucoup à découvrir. Le principal problème, admettent les scientifiques, est que, pour l’instant, la génération d’organoïdes et des circuits nécessaires nécessite beaucoup plus d’énergie que la mise sous tension d’un superordinateur.
