Des Cellules Cérébrales Humaines Font Tourner un Ordinateur et Apprennent à Jouer à 'Doom'

Australie - Agence de presse Ekhbary

Des Cellules Cérébrales Humaines Font Tourner un Ordinateur et Apprennent à Jouer à 'Doom'

Dans une avancée scientifique remarquable, des chercheurs de la société australienne Cortical Labs sont parvenus à entraîner un bio-ordinateur, alimenté par des cellules cérébrales humaines cultivées en laboratoire, à maîtriser le jeu vidéo emblématique 'Doom'. Cette prouesse technique représente une avancée considérable dans le domaine de la bio-informatique, démontrant la capacité des systèmes biologiques à accomplir des tâches complexes et orientées vers un objectif en temps réel. Cette percée est considérée comme un moment clé dans la recherche de nouvelles technologies organiques hybrides, fusionnant l'intelligence biologique avec les systèmes basés sur le silicium.

"Ce fut une étape majeure, car elle a démontré un apprentissage adaptatif, en temps réel et orienté vers un objectif", a déclaré Brett Kagan, Directeur Scientifique et des Opérations chez Cortical Labs, lors d'une récente annonce vidéo. Cette réalisation dépasse la simple curiosité d'un matière organique interagissant avec un média numérique ; elle offre un aperçu profond des capacités d'adaptation et d'apprentissage des réseaux neuronaux, qu'ils soient biologiques ou artificiels.

Le cheminement pour permettre aux cellules cérébrales de jouer à 'Doom' a été long. Les travaux antérieurs de l'entreprise, présentés en 2021, impliquaient un bio-ordinateur nommé 'DishBrain'. Ce système pionnier utilisait environ 800 000 neurones humains, connectés de manière complexe à une petite puce de traitement. Cette puce était conçue pour interpréter et diriger l'activité électrique, imitant les principes fondamentaux de l'informatique conventionnelle basée sur le silicium. Pour démontrer le potentiel de 'DishBrain', les ingénieurs l'avaient initialement entraîné à jouer à 'Pong', un jeu d'arcade 2D plus simple, souvent utilisé comme référence pour les neuroscientifiques computationnels en raison de la nécessité de naviguer en temps réel dans un paysage informationnel dynamique.

Atteindre le niveau 'Pong' a nécessité plus de 18 mois à Cortical Labs, en utilisant leur matériel et logiciels d'origine. Cependant, l'ambition de relever des défis plus complexes a conduit au développement de 'CL1', le système désormais capable de s'engager avec 'Doom'. La société présente fièrement 'CL1' comme le "premier ordinateur biologique déployable par code au monde", soulignant sa préparation pour des applications avancées au-delà des démonstrations de base.

La transition de 'Pong' à 'Doom' met en évidence la complexité et l'utilité croissantes des bio-ordinateurs. Alors que déplacer une palette numérique était une preuve de concept importante, la véritable valeur réside dans les tâches exigeant un traitement cognitif plus sophistiqué. 'Doom' a longtemps servi de test universel pour la prouesse technologique dans le monde de l'informatique, les passionnés et les grandes entreprises trouvant tous des moyens de le faire fonctionner sur des appareils allant des calculatrices aux tracteurs. La question pour Cortical Labs n'était pas de savoir 'si' ils tenteraient de faire fonctionner 'Doom' sur des puces neuronales, mais 'quand'.

Un obstacle majeur pour 'CL1' était la nécessité de traiter l'entrée visuelle, c'est-à-dire de 'voir' le jeu comme le ferait un joueur humain. En l'absence de capteurs optiques intrinsèques, l'équipe d'ingénierie a été confrontée au défi de convertir les données visuelles en schémas de stimulation électrique que les neurones cultivés pourraient interpréter et auxquels ils pourraient répondre. Fait remarquable, ce problème complexe a été résolu en environ une semaine par Sean Cole, un développeur indépendant ayant une expérience limitée en bio-informatique. L'innovation clé a été le développement d'une nouvelle interface pour 'CL1', permettant la programmation via le langage Python, largement accessible.

Bien que 'CL1' ne soit pas encore un champion du tournoi 'Doom' – il se comporte mieux qu'un tir aléatoire mais perd encore fréquemment – ses progrès sont remarquables. Cortical Labs rapporte que 'CL1' a atteint son niveau de performance actuel beaucoup plus rapidement que les systèmes traditionnels d'apprentissage automatique basés sur le silicium. L'entreprise anticipe de nouvelles améliorations à mesure que ses algorithmes seront affinés. Les implications de cette technologie s'étendent bien au-delà des jeux vidéo ; les futures itérations de bio-ordinateurs pourraient potentiellement alimenter des bras robotiques avancés, gérer des processus numériques complexes, ou même contribuer à de nouvelles formes de recherche et de traitement médical. Réussir le test de 'Doom' est un fort indicateur de la trajectoire prometteuse de cette technologie.

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