La capacité de mémoire du cerveau est 10 fois plus grande que prévu

On a considérablement sous-estimé la capacité mémorielle de notre cerveau. Elle est 10 fois plus grande, mais aussi très économe en énergie. L’étude des connexions synaptiques nous permettra de créer des ordinateurs qui sont très économes en énergie.


La taille de mémoire du cerveau fait 1 pétaoctet, soit 10 fois plus qu'on le pensait
Une reconstruction en 3D de l'hippocampe pour mieux comprendre le fonctionnement des synapses

Les chercheurs de Salk ont accompli une remarquable analyse sur la taille des connexions neuronales en découvrant que la capacité de mémoire du est beaucoup plus importante qu’on le pensait. Ces travaux répondent également à la question sur la manière dont le est si économe en énergie et pourrait aider les ingénieurs à construire des ordinateurs qui sont incroyablement puissants tout en étant très économes en énergie.

C’est une véritable bombe dans le domaine des neurosciences selon Terry Sejnowski, professeur à Salk et co-auteur principal de l’étude qui a été publiée dans eLife. Nous avons découvert le principe de conception sur la manière dont les neurones de l’hippocampe fonctionnent à basse énergie tout en proposant une puissance de calcul phénoménale. Nos résultats montrent que nous devons revoir la capacité de mémoire du cerveau par un facteur de 10 pour une taille d’environ un pétaoctet, soit la taille du web. Cela signifie que chaque personne possède une mémoire équivalente à la totalité du web.

Nos souvenirs et pensées sont le résultat de l’activité électrique et chimique dans le cerveau. Un élément essentiel de l’activité se déclenche, lorsque les branches des neurones (des sortes de câbles), interagissent à certaines jonctions appelées synapses. Un câble de sortie (un axone) d’un neurone se connecte à un câble d’entrée (une dendrite) d’un second neurone. Les signaux voyagent à travers la synapse comme des produits chimiques appelés neurotransmetteurs pour demander au neurone récepteur de transmettre le signal à d’autres neurones. Chaque neurone peut avoir des milliers de ces synapses avec des milliers d’autres neurones.

Quand nous avons reconstitué toutes les dendrites, axones, processus gliales et les synapses à partir d’un échantillon d’hippocampe qui faisait la taille d’un seul globule rouge, nous avons halluciné par la complexité et la diversité des synapses selon Kristen Harris, co-principal auteur de l’étude et professeur de neurosciences à l’Université du Texas. J’avais espéré comprendre les principes fondamentaux sur la façon dont le cerveau est organisé à partir de ces reconstructions détaillées, mais je suis vraiment étonné par la précision du fonctionnement de notre cerveau.

Les synapses restent encore un mystère et leur dysfonctionnement peut provoquer une série de maladies neurologiques. Les grandes synapses, ayant plus de surface et de vésicules de neurotransmetteurs, sont plus fortes. Cela leur permet d’activer leurs neurones environnants par rapport aux synapses moyennes ou petites.

L’équipe de Salk, tout en créant une reconstruction en 3D du tissu de l’hippocampe d’un rat (le centre de la mémoire du cerveau), a remarqué quelque chose d’inhabituel. Dans certains cas, un seul axone d’un neurone, formé de deux synapses, touchait une seule dendrite d’un deuxième neurone ce qui signifie que le premier neurone semblait transmettre un message dupliqué au neurone récepteur.

Dans un premier temps, les chercheurs n’ont pas considéré cette duplication qui se produisait environ 10 % du temps dans l’hippocampe. Mais Tom Bartol, un membre de l’équipe, a eu une idée : Si on pouvait mesurer la différence entre deux synapses très similaires, alors on pourrait avoir un aperçu de la taille des synapses. Jusqu’à présent, on classe seulement les synapses comme étant petites, moyennes ou grandes.

Les chercheurs ont utilisé la microscopie de pointe et des algorithmes de calcul qu’ils avaient mis au point pour cartographier le cerveau du rat pour reconstruire la connectivité, les formes, les volumes et la surface du tissu cérébral à un niveau nanomoléculaire.

Les scientifiques pensaient que les tailles des synapses seraient similaires, mais ils ont découvert qu’elles étaient presque identiques. Nous avons été surpris de constater que la différence dans les tailles des synapses était très minimale d’environ 8 % pour chaque type de synapse. C’était très étrange de voir une différence aussi infime si on regarde l’évolution de la nature selon Bartol.

Mais étant donné que la capacité de mémoire des neurones dépend de la taille de la synapse, cette différence de 8 % s’est avérée cruciale pour déterminer la capacité mémorielle qui peut être stockée dans les connexions synaptiques. On savait que la variation de la taille entre de petites et grandes synapses pouvait atteindre un facteur de 60 et que la plupart sont des petites synapses

Mais leurs travaux ont montré cette variation de 8 % et l’équipe a découvert qu’il y a plus de 26 tailles différentes de synapses. Nos données suggèrent qu’il y a 10 fois plus de synapses de petite taille qu’on le pensait auparavant selon Bartol. En termes informatiques, 26 tailles de synapses correspondent à environ 4,7 bits d’information. Auparavant, on pensait que le cerveau est capable de stocker seulement 1 à 2 bits sur le stockage à court ou long terme de la mémoire. Et cela montre une précision exceptionnelle dans le cerveau. De plus, cette précision est stupéfiante, car on sait que les synapses de l’hippocampe sont connues pour leur manque de fiabilité. Quand un signal se déplace d’un neurone à un autre, il active un second neurone seulement 10 à 20 % du temps.

Nous nous sommes demandé comment expliquer la précision remarquable du cerveau par rapport à ces synapses peu fiables selon Bartol. Une réponse possible est l’ajustement constant des synapses ce qui compense le manque de fiabilité. L’équipe a utilisé leurs nouvelles données et un modèle statistique pour connaitre le nombre de signaux pour atteindre cette différence de 8 %.

Les chercheurs ont calculé que pour les plus petites synapses, environ 1500 événements provoquent un changement de leur taille et capacité (20 minutes) et pour les plus grandes synapses, seules quelques centaines d’événements (1 à 2 minutes) provoquent un changement. Cela signifie que toutes les 2 ou 20 minutes, vos synapses baissent ou augmentent vers la prochaine taille. Les synapses s’adaptent en fonction des signaux qu’ils reçoivent selon Bartol.

On pensait que les synapses sont assez similaires, mais elles varient énormément par le niveau de précision. Cela ouvre la voie pour de nouveaux modes d’apprentissage, mais également sur le design de nouveaux ordinateurs. Il faut également étudier la variation des synapses sur le premier apprentissage par rapport à un traitement régulier de l’information ainsi que le stockage pur de la mémoire. Sous le chaos apparent du cerveau, on peut voir une précision rarement observée dans la nature.

Et si on est impressionné par la puissance de calcul et la capacité de mémoire, on reste aussi bouche bée sur l’efficacité énergétique du cerveau. Rappelons les faits. Le cerveau possède une capacité d’un pétaoctet, soit la taille du web et sa puissance de calcul ne cesse d’étonner des chercheurs. Et la consommation énergétique du cerveau humain est celle d’une ampoule à basse consommation (oui, votre ampoule au plafond). Le cerveau a besoin d’une électricité d’environ 20 watts en continu. Ces travaux sur la cartographie du cerveau permettront de créer des ordinateurs qui imitent le fonctionnement du cerveau tel que les réseaux neuronaux et l’intelligence artificielle. De plus, ces machines pourraient économiser très peu d’énergie.

 

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Jacqueline Charpentier

Ayant fait une formation en chimie, il est normal que je me sois retrouvée dans une entreprise d'emballage. Désormais, je publie sur des médias, des blogs et des magazines pour vulgariser l'actualité scientifique et celle de la santé.

1 réponse

  1. John dit :

    « De plus, ces machines pourraient économiser très peu d’énergie. » dernière phrase, on parle d’économie d’énergie hors, économiser peu d’énergie signifie en dépenser beaucoup, il y as donc une petite erreur 🙂

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