Des réseaux de nanofils d’argent semblent apprendre et mémoriser comme le cerveau humain
Des réseaux de nanofils peuvent imiter la structure en réseau du cerveau humain. Mais peuvent-ils apprendre et se souvenir comme le fait notre cerveau ? De nouvelles recherches indiquent que oui.
Image d’entête : le réseau neuronal du cerveau (à gauche) est reproduit par un réseau de nanofils (à droite), dont la recherche a montré qu’il peut apprendre et se souvenir. ( Loeffler et col./ Science Advances/ Université de Sydney)
La puissante capacité du cerveau à traiter les informations est largement attribuable au réseau de connexions formé par les neurones et les synapses. Si nous comprenons une grande partie du fonctionnement du cerveau, certains aspects, tels que les fonctions cognitives supérieures comme l’apprentissage et la mémoire, restent insaisissables.
Les réseaux de nanofils, qui relèvent de la nanotechnologie, sont généralement constitués de fils d’argent hautement conducteurs, invisibles à l’œil nu, recouverts d’une matière plastique et formés en filet. Les nanofils s’assemblent spontanément pour former un réseau dynamique et complexe qui intègre la mémoire et les traitements, à l’instar de ce que l’on observe dans le cerveau.
Récemment, une équipe internationale, dirigée par des chercheurs de l’université de Sydney (Australie), a prouvé combien les nanofils sont similaires au cerveau humain.
Selon Zdenka Kuncic, coauteur de l’étude :
Ce réseau de nanofils ressemble à un réseau neuronal synthétique, car les nanofils agissent comme des neurones et les endroits où ils se connectent les uns aux autres sont analogues aux synapses.
Pour déterminer dans quelle mesure les nanofils présentent un fonctionnement cognitif, les chercheurs ont fait passer une version d’un test utilisé pour évaluer la mémoire de travail humaine, appelé tâche n-back. Ce test consiste à montrer à des humains une série de lettres ou d’images présentées dans une séquence. Pour chaque élément de la séquence, ils doivent déterminer s’il correspond à l’élément présenté « n » éléments plus tôt. Un score n-back de sept est moyen, indiquant qu’une personne peut reconnaître l’élément qui est apparu 7 éléments avant.
Pour le réseau de nanofils, les chercheurs ont modifié la tâche n-back en sous-tâches réalisables. Pour administrer le test, les chercheurs ont guidé les voies du réseau de nanofils là où ils le souhaitaient.
Photographie d’un réseau de nanofils (à gauche), schéma des voies du réseau se modifiant et se renforçant (à droite). (Alon Loeffler/ Science Advances)
Selon Alon Loeffler, auteur principal de l’étude :
Ce que nous avons fait ici, c’est manipuler les tensions des électrodes terminales pour forcer les voies à changer, plutôt que de laisser le réseau faire ce qu’il veut. Nous avons forcé les voies à aller là où nous voulions qu’elles aillent.
Les chercheurs ont constaté que le fait de diriger les voies du réseau de nanofils améliorait sa capacité de mémorisation et sa précision.
Selon Loeffler :
Lorsque nous avons mis cela en œuvre, sa mémoire était beaucoup plus précise et ne diminuait pas vraiment avec le temps, ce qui suggère que nous avons trouvé un moyen de renforcer les voies pour les pousser vers l’endroit voulu, et que le réseau s’en souvient ensuite.
La preuve a été apportée par les tests. Lorsque les chercheurs ont soumis le réseau à un test n-back modifié, ils ont constaté qu’il était capable de « se souvenir » d’un point d’arrivée souhaité dans un circuit électrique sept pas en arrière, ce qui est comparable à la mémoire humaine. Selon les chercheurs, après avoir constamment renforcé le réseau de nanofils , celui-ci atteint un point où la mémoire devient fixe et ne nécessite plus de renforcement.
Selon Kuncic :
C’est un peu comme la différence entre la mémoire à long terme et celle à court terme dans notre cerveau. Si nous voulons nous souvenir de quelque chose pendant une longue période, nous devons vraiment continuer à entraîner notre cerveau à le consolider, sinon il s’efface avec le temps.
Les chercheurs affirment que leur étude démontre que les réseaux de nanofils peuvent fonctionner de la même manière que le cerveau humain et qu’ils pourraient être utilisés pour améliorer la robotique ou les dispositifs de détection qui doivent prendre des décisions rapidement.
Selon Loeffler :
Dans cette recherche, nous avons découvert que les fonctions cognitives d’ordre supérieur, que nous associons normalement au cerveau humain, peuvent être émulées dans du matériel non biologique. Nos travaux actuels ouvrent la voie à la reproduction d’un apprentissage et d’une mémoire de type cérébral dans des systèmes matériels non biologiques et suggèrent que la nature sous-jacente de l’intelligence de type cérébral pourrait être physique.
L’étude publiée dans Science Advances : Neuromorphic learning, working memory, and metaplasticity in nanowire networks et présentée sur le site de l’Université de Sydney : Nanowire networks learn and remember like a human brain.
