Depuis au moins 40 ans, les scientifiques tentent de s'inspirer de l'extraordinaire fontionnement du cerveau pour concevoir un nouveau type d'ordinateur doté d'intelligence artificielle. Une équipe du MIT est en train de mettre au point une puce électronique qui mime le fonctionnement des neurones. Ce circuit d’environ 400 transistors en silicium imite en effet la manière dont les neurones du cerveau humain s'adaptent en réponse à de nouvelles informations. Ce phénomène, connu sous le nom de plasticité, est à l'origine de nombreuses fonctions du cerveau, comme la mémoire ou l'apprentissage.
Cette puce simule en effet l'activité d'une synapse, l’élément qui assure la connexion entre deux neurones pour la circulation de l'information. Elle sera utile aux neuroscientifiques pour apprendre davantage sur le fonctionnement du cerveau. Elle pourrait également être utilisée dans les prothèses neurales telles que les rétines artificielles.
Le cerveau humain comporte environ 100 milliards de neurones, reliés les uns aux autres par des synapses. L’activité synaptique repose sur des canaux ioniques, qui contrôlent le flux d'atomes chargés tels que le sodium, le potassium et le calcium. Les chercheurs du MIT ont conçu leur puce de sorte que les transistors puissent mimer l'activité de ces canaux ioniques. Alors que les puces traditionnelles fonctionnent dans un mode binaire, le courant qui circule à travers les transistors de ce prototype varie selon un mode analogique, à l’image des flux des ions dans les canaux ioniques.
Les chercheurs du MIT prévoient d'utiliser cette puce pour construire des systèmes de modélisation des fonctions spécifiques des neurones, tels que le système de traitement visuel. Ces systèmes pourraient être beaucoup plus rapides que les ordinateurs actuels à base de puces numériques. Même sur des systèmes informatiques de grande capacité, il faut des heures ou des jours pour simuler un circuit cérébral simple.
Avec le système de puces analogiques, la simulation est encore plus rapide que le système biologique lui-même. Une autre application potentielle est la construction des puces capables de s'interfacer avec les systèmes biologiques. Cela pourrait être utile pour la communication entre les prothèses neurales telles que des rétines artificielles et le cerveau. Enfin, ces puces pourraient devenir des blocs de construction pour des dispositifs d'intelligence artificielle.
