Des scientifiques de l'Université Harvard et du laboratoire d'intelligence artificielle Google DeepMind ont collaboré pour créer une souris virtuelle IA, une percée technologique qui pourrait inaugurer un nouveau domaine appelé « neurosciences virtuelles ».
L'importance de cette recherche réside dans sa capacité non seulement à nous aider à comprendre comment le cerveau contrôle les mouvements corporels complexes, mais aussi à avoir un impact profond sur les neurosciences et la robotique.
Souris virtuelle : un cerveau IA pour des mouvements agiles
Imitation d'un miracle de l'évolution : la mobilité agile des humains et des animaux est le résultat d'une longue évolution. Les scientifiques tentent de percer le secret du contrôle du mouvement par le cerveau en étudiant les animaux, notamment les souris, dont l'intelligence équivaut à celle d'un enfant de 8 ans et dont la maîtrise du corps est remarquable.
Pas de sacrifice : contrairement aux études précédentes, cette recherche n'a pas nécessité de sacrifier de vraies souris blanches. Les scientifiques ont créé une souris virtuelle IA capable d'imiter tous les mouvements d'un rongeur réel, et même de présenter des comportements nouveaux non explicitement entraînés.
Neurosciences virtuelles : la naissance d'un nouveau domaine
Publication dans Nature : cette recherche pionnière, publiée dans la revue Nature, montre que les états d'activation dans le réseau de contrôle virtuel peuvent prédire avec précision l'activité neuronale dans le cerveau d'une vraie souris.
Entraînement d'un réseau neuronal artificiel : l'équipe de recherche a utilisé des données haute résolution enregistrées sur de vraies souris pour entraîner un réseau neuronal artificiel, servant de « cerveau » à la souris virtuelle, et contrôlant son corps dans le simulateur physique MuJoCo.
Défis et apprentissage des agents incarnés
Agents incarnés : Matthew Botvinick de Google DeepMind explique que l'équipe a beaucoup appris des défis liés à la construction d'agents incarnés, ces systèmes d'IA devant transformer la pensée en action dans des environnements complexes.
Modèle inverse de la dynamique : l'étudiant Diego Aldarondo, en collaboration avec les chercheurs de DeepMind, a entraîné un réseau neuronal artificiel pour réaliser un modèle inverse de la dynamique, similaire à la façon dont le cerveau guide le mouvement.
Impact profond sur les neurosciences et la robotique
Neurosciences virtuelles : les chercheurs pensent que ces simulations peuvent ouvrir la voie à un domaine des « neurosciences virtuelles », offrant des modèles pratiques et transparents pour l'étude des circuits neuronaux.
Conception de systèmes de contrôle robotique améliorés : cette plateforme pourrait servir à concevoir des systèmes de contrôle robotique améliorés, rendant les mouvements des robots plus fluides.
Comparaison entre les réseaux neuronaux artificiels et les réseaux neuronaux biologiques
Soufflerie de neurosciences : cette plateforme permet aux chercheurs de tester le réalisme biologique de différents réseaux neuronaux et de comprendre leur capacité à relever des défis complexes.
Exploration des bases neurales du comportement : cette méthode pourrait être une approche très fructueuse pour explorer les bases neurales du comportement.
La collaboration entre l'Université Harvard et le laboratoire d'intelligence artificielle Google DeepMind a fourni les ressources et les possibilités d'entraînement des réseaux nécessaires à la recherche sur la souris virtuelle. La collaboration vise à faire progresser la compréhension du fonctionnement du cerveau réel pour produire des comportements complexes.
Cette recherche nous apporte non seulement une compréhension plus approfondie de la collaboration croisée entre l'IA et les neurosciences, mais nous offre également un nouveau point de vue pour observer et comprendre le fonctionnement du cerveau. Avec le développement des neurosciences virtuelles, nous pourrons peut-être concevoir des robots plus agiles et intelligents, capables d'évoluer aisément dans des environnements complexes.
Adresse de l'article : https://www.nature.com/articles/s41586-024-07633-4