Le Brainoware : un système de reconnaissance vocale très simple a été développé en utilisant une sphère de cellules cérébrales humaines connectées à un ordinateur. Ces systèmes consommeraient beaucoup moins d’énergie que les puces de silicium pour les tâches d’intelligence artificielle : détails.
Plan de l'article
À propos de Brainoware
La clé du succès de cette actualité réside dans l’efficacité des neurones, qui agissent à la fois comme processeurs et comme mémoire, à l’inverse des unités physiquement séparées de la majorité des appareils informatiques modernes. Différentes tentatives ont été faites pour rapprocher l’informatique du cerveau, mais de nouveaux efforts vont encore plus loin en intégrant du tissu cérébral humain réel dans l’électronique. Brainoware, on l’appelle et cela fonctionne. Vous pouvez trouver plus d’informations sur cette nouvelle technologie en consultant ce site web.
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Organoïde cérébral conçu via des cellules souches pluripotentes humaines
Cette nouvelle technologie est un organoïde cérébral conçu via des cellules souches pluripotentes humaines. On l’a placé sur un circuit imprimé qui lui donne les informations et lit les réponses. Cet hybride biologique-électronique est capable de :
- identifier des personnes en fonction de leur voix
- faire des prédictions sur des problèmes mathématiques complexes.
Exemples d’expériences réussies
Reconnaissance vocale
Brainoware a été invité, lors de la première expérience, à reconnaître diverses voix masculines japonaises à partir de 240 enregistrements audio. Les tests initiaux n’ont atteint qu’une précision d’environ 51 %. Cependant, après plusieurs jours d’entraînement, les performances se sont améliorées jusqu’à atteindre une précision de 78 %. Ces résultats suggèrent que la stimulation électrique pendant l’entraînement peut induire un apprentissage non supervisé et améliorer les performances informatiques en remodelant la connectivité fonctionnelle des organoïdes.
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Exercices de mathématiques
Deuxièmement, les chercheurs se sont focalisés sur des tâches mathématiques. Ils ont demandé à la puce organique de prédire :
- les cartes de Hénon,
- les systèmes dynamiques non linéaires au comportement chaotique.
Cela requiert un niveau d’abstraction supplémentaire, car tous les 200 points de la carte 2D devaient être convertis en un signal électrique spatio-temporel unidimensionnel pouvant être utilisé pour nourrir le tissu cérébral. Encore une fois, son taux de réussite a grimpé de 0,356 à 0,812 en seulement deux jours. Par rapport aux réseaux de neurones artificiels traditionnels, Brainoware s’est avéré nettement plus efficace, réduisant le temps de formation de 90 %.
L’avenir des organoïdes
Compte tenu de ces résultats impressionnants, les scientifiques ont conclu d’actualité que ces organoïdes tridimensionnels du cerveau humain peuvent effectivement fonctionner comme des réseaux neuronaux fonctionnels. Il s’agira d’un tout nouveau type de matériel d’apprentissage automatique, résolvant potentiellement les problèmes en rapport avec
- la consommation de temps et d’énergie
- la génération de chaleur associée aux puces classiques.
Ajout d’électrodes au tissu cérébral de Brainoware
À l’avenir, les chercheurs prévoient d’ajouter des électrodes au tissu cérébral de Brainoware, leur permettant d’accéder à plus de neurones que la version actuelle, qui utilise uniquement l’extérieur du cerveau.
Les limites de cette actualité
Cependant, cette technologie alloue également des limites. Pour utiliser cela à grande échelle, les cellules cérébrales devraient être cultivées en grand nombre et maintenues en vie et en bonne santé. Ce n’est clairement pas une limite que les fabricants de puces comme Nvidia peuvent respecter. De plus, les performances de deux cerveaux artificiels peuvent être très différentes. Cela dépend probablement de l’intelligence humaine dont sont issues les cellules.
L’étude scientifique est encore loin de construire des robots vivants
Par ailleurs, les chercheurs ont averti que les organoïdes actuels souffrent toujours de :
- une forte hétérogénéité,
- un faible débit de génération,
- une nécrose/hypoxie,
- un taux de survie variable.
L’organoïde ne peut qu’identifier le locuteur, mais ne peut pas comprendre le discours. Cela signifie qu’il reste encore un chemin très long et tortueux avant que cette technologie puisse être utilisée de manière pratique en médecine ou en ingénierie. Ils ne peuvent donc pas être utilisés à d’autres fins que la recherche pour le moment.