Des réseaux de neurones artificiels modelés sur de vrais cerveaux peuvent effectuer des tâches cognitives –

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  • Une nouvelle étude montre que les réseaux d’intelligence artificielle basés sur la connectivité du cerveau humain peuvent effectuer efficacement des tâches cognitives.

    En examinant les données d’IRM d’un grand référentiel Open Science, les chercheurs ont reconstruit un modèle de connectivité cérébrale et l’ont appliqué à un réseau de neurones artificiels (ANN). Un ANN est un système informatique composé de plusieurs unités d’entrée et de sortie, un peu comme le cerveau biologique. Une équipe de chercheurs du Neuro (Institut neurologique de Montréal-Hôpital) et de l’Institut d’intelligence artificielle du Québec a formé l’ANN à effectuer une tâche de mémoire cognitive et a observé comment il fonctionnait pour terminer la mission.

    Il s’agit d’une approche unique à deux égards. Des travaux antérieurs sur la connectivité cérébrale, également connus sous le nom de connectomique, se sont concentrés sur la description de l’organisation du cerveau, sans examiner comment il effectue réellement les calculs et les fonctions. Deuxièmement, les RNA traditionnels ont des structures arbitraires qui ne reflètent pas la façon dont les réseaux cérébraux réels sont organisés..En intégrant la connectomique cérébrale dans la construction d’architectures ANN, les chercheurs espéraient à la fois apprendre comment le câblage du cerveau soutient des compétences cognitives spécifiques et dériver de nouveaux principes de conception pour les réseaux artificiels.

    Ils ont découvert que les ANN dotés d’une connectivité cérébrale humaine, connus sous le nom de réseaux de neurones neuromorphiques, effectuaient des tâches de mémoire cognitive de manière plus flexible et efficace que les autres architectures de référence. Les réseaux de neurones neuromorphiques ont pu utiliser la même architecture sous-jacente pour prendre en charge un large éventail de capacités d’apprentissage dans de multiples contextes.

    « Le projet unifie deux disciplines scientifiques dynamiques et au rythme rapide », explique Bratislav Misic, chercheur au Neuro et auteur principal de l’article. « Les neurosciences et l’IA partagent des racines communes, mais ont récemment divergé. L’utilisation de réseaux artificiels nous aidera à comprendre comment la structure du cerveau soutient le fonctionnement du cerveau. À son tour, l’utilisation de données empiriques pour créer des réseaux de neurones révélera des principes de conception pour une meilleure IA. deux nous aideront à nous informer mutuellement et à enrichir notre compréhension du cerveau.”

    Cette étude, publiée dans la revue Nature Machine Intelligence le 9 août 2021, a été financé avec l’aide du Fonds d’excellence en recherche Canada First, décerné à l’Université McGill pour l’initiative Healthy Brains, Healthy Lives, le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada, Fonds de Recherche du Québec — Santé, Institut canadien de recherches avancées, Chaires de recherche du Canada, Fonds de Recherche du Québec — Nature et Technologies, et Centre UNIQUE (Union des neurosciences et de l’intelligence artificielle).

    Source de l’histoire :

    Matériaux fourni par université McGill. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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