Des cellules cérébrales et des impulsions électriques dirigent un robot dans un labyrinthe

Dans Lettres de physique appliquéed’AIP Publishing, des chercheurs de l’Université de Tokyo expliquent comment on pourrait apprendre à un robot à naviguer dans un labyrinthe en stimulant électriquement une culture de cellules nerveuses cérébrales connectées à la machine.

Ces cellules nerveuses, ou neurones, ont été cultivées à partir de cellules vivantes et ont servi de réservoir physique à l’ordinateur pour construire des signaux cohérents.

Les signaux sont considérés comme des signaux homéostatiques, indiquant au robot que l’environnement interne était maintenu dans une certaine plage et agissant comme une ligne de base lorsqu’il se déplaçait librement dans le labyrinthe.

Chaque fois que le robot déviait dans la mauvaise direction ou faisait face à la mauvaise direction, les neurones de la culture cellulaire étaient perturbés par une impulsion électrique. Tout au long des essais, le robot a été continuellement alimenté par les signaux homéostatiques interrompus par les signaux de perturbation jusqu’à ce qu’il ait réussi à résoudre la tâche du labyrinthe.

Ces résultats suggèrent qu’un comportement orienté vers un objectif peut être généré sans aucun apprentissage supplémentaire en envoyant des signaux de perturbation à un système incarné. Le robot ne pouvait pas voir l’environnement ou obtenir d’autres informations sensorielles, il était donc entièrement dépendant des impulsions électriques d’essais et d’erreurs.

“Moi-même, j’ai été inspiré par nos expériences pour émettre l’hypothèse que l’intelligence dans un système vivant émerge d’un mécanisme extrayant une sortie cohérente d’un état désorganisé ou d’un état chaotique”, a déclaré le co-auteur Hirokazu Takahashi, professeur agrégé de mécano- informatique.

En utilisant ce principe, les chercheurs montrent que des capacités intelligentes de résolution de tâches peuvent être produites à l’aide d’ordinateurs à réservoir physique pour extraire des signaux neuronaux chaotiques et délivrer des signaux homéostatiques ou perturbateurs. Ce faisant, l’ordinateur crée un réservoir qui comprend comment résoudre la tâche.

“Un cerveau de [an] Un enfant de l’école primaire est incapable de résoudre des problèmes mathématiques lors d’un examen d’admission à l’université, peut-être parce que la dynamique du cerveau ou de son “ordinateur réservoir physique” n’est pas assez riche”, a déclaré Takahashi. “La capacité à résoudre des tâches est déterminée par la richesse d’un répertoire de modèles spatio-temporels que le réseau peut générer.”

L’équipe pense que l’utilisation de l’informatique physique des réservoirs dans ce contexte contribuera à une meilleure compréhension des mécanismes cérébraux et pourrait conduire au développement d’un nouvel ordinateur neuromorphique.

Source de l’histoire :

Matériaux fourni par Institut américain de physique. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.