Développer une puce intelligente basée sur le cerveau humain

Les systèmes informatiques actuels sont très efficaces pour effectuer des calculs exacts. Mais comme nous utilisons de plus en plus d’applications basées sur l’IA, nous avons également besoin de systèmes plus efficaces capables de traiter les données en temps réel avec la même précision. Eveline van Doremaele, chercheuse à la TU/e, travaille sur une nouvelle génération d’ordinateurs inspirés du cerveau humain. De plus, elle a utilisé des matériaux organiques pour la puce unique qu’elle a développée avec l’informatique neuromorphique, ce qui signifie qu’elle est capable d’interagir avec notre corps.

Voitures autonomes, reconnaissance faciale, reconnaissance du langage : autant d’applications basées sur l’intelligence artificielle. Pour rendre cela possible, les systèmes informatiques doivent s’adapter à un environnement de plus en plus dynamique et être capables de gérer des données non structurées et imparfaites. Les réseaux de neurones artificiels actuels fonctionnent bien, mais présentent également des inconvénients importants. Par exemple, ils consomment beaucoup d’énergie et prennent un temps relativement long pour effectuer des calculs complexes.

C’est pourquoi la chercheuse TU/e ​​Eveline van Doremaele a passé ces dernières années à travailler sur une nouvelle génération de systèmes informatiques, développant une puce intelligente qui peut être utilisée pour une variété d’applications dans le corps humain. Le jeudi 25 mai, elle a soutenu sa thèse avec mention au département de génie mécanique.

Imiter le cerveau

“Nous transportons nous-mêmes un système parfait pour effectuer des tâches complexes”, déclare Van Doremaele en se touchant brièvement la tête. “Notre cerveau est très doué pour gérer les incertitudes et fonctionne très efficacement dans des circonstances changeantes. Cela est principalement dû à la capacité du cerveau à exécuter des processus et des calculs en même temps, ainsi qu’à apprendre sur la base d’expériences antérieures. C’est exactement ce dont nous avons besoin. pour les applications d’IA.”

Il n’est pas étonnant que l’informatique neuromorphique – imitant la structure et la fonction de notre cerveau dans un système informatique – ait augmenté ces dernières années, dit Van Doremaele. « Économe en énergie, rapide et dynamique, notre cerveau démontre comment un système informatique parfait devrait fonctionner, servant ainsi d’énorme source d’inspiration à notre groupe et à d’autres scientifiques. Nous passons au niveau supérieur en essayant de développer un dispositif centré sur l’interaction d’auto-apprentissage entre les personnes et les machines.”

“Les exemples incluent un bras prothétique intelligent que vous pouvez accrocher à votre corps et que vous pouvez apprendre à saisir un stylo grâce à des neurones artificiels, une puce qui utilise différents capteurs en même temps pour détecter une cellule cancéreuse circulant entre des millions de cellules normales , et un stimulateur cardiaque qui peut s’adapter à un cœur vieillissant. Une fois que la technologie est opérationnelle, les applications sont infinies. »

Système d’auto-apprentissage

Pour fabriquer une telle puce, Van Doremaele s’est mis à la recherche de matériaux adaptés qui à la fois se prêtent à la programmation et soient bien reçus par notre corps. Les recherches de Van Doremaele montrent que les polymères organiques conducteurs, longues molécules qui laissent passer le courant électrique, sont très efficaces à cet égard.

“Pour permettre au système de s’auto-apprendre, il est essentiel que la résistance de l’appareil soit variable. Cela se produit également dans notre cerveau : à mesure que vous apprenez quelque chose plus souvent, la connexion entre les cellules neurales se renforce. L’utilisation d’ions nous permet en fait faire varier la résistance, mais nous voulons aussi rendre la connexion permanente », explique-t-elle.

Connexions plus faibles

“Jusqu’à présent, l’utilisation de matériaux dans lesquels les connexions s’affaiblissent avec le temps était courante dans notre domaine”, a déclaré le docteur. le candidat continue. “Dans le cas d’une prothèse de bras, cela signifierait qu’au bout d’un mois, vous ne sauriez par exemple plus prendre un stylo.”

“Le P-3O, le matériau ambipolaire que nous avons testé, est unique : il est capable de faire varier la résistance et de conserver la connexion créée. Il fonctionne également à la fois avec un électrolyte liquide, comme dans un environnement aqueux à l’intérieur du corps, et avec un solide électrolyte, un gel ionique. En reliant les cellules les unes aux autres, nous pouvons créer des circuits complexes avec certaines caractéristiques. Cela s’avère pratique pour mesurer des signaux faibles, tels que des mouvements musculaires infimes, ou des signaux entourés de beaucoup de bruit, tels que un battement de coeur.”

Mesurer des échantillons de sueur

Même si de nombreuses recherches supplémentaires sont nécessaires pour effectuer des mesures complexes, Van Doremaele a déjà utilisé l’informatique neuromorphique pour développer un biocapteur capable d’analyser les échantillons de sueur des sujets testés pour détecter la présence de la fibrose kystique, une maladie héréditaire. “À l’aide de différents capteurs, la puce peut mesurer la teneur en potassium et en chlore de la sueur. Nous avons demandé au système de faire des prédictions pour chaque échantillon de sueur. Si la prédiction était erronée, j’appuyais sur un bouton et le système se corrigeait de lui-même. À la fin, le Le biocapteur n’a donné que des réponses correctes. Il a donc appris d’une manière unique, comme un neurone dans le cerveau humain. Cela nous fournit une base sur laquelle nous pouvons élaborer.

Van Doremaele a remarqué beaucoup d’intérêt pour son travail. “L’IA est pratiquement partout et elle ne fera que devenir plus omniprésente. Mais le problème énergétique augmente également, car les centres de données consomment d’énormes quantités d’énergie. Cela signifie qu’il est essentiel que nous trouvions des systèmes informatiques alternatifs. Notre concentration sur les matériaux organiques pour l’auto-apprentissage applications biomédicales est assez unique.”

“Il n’y a qu’une poignée de groupes qui travaillent là-dessus, souvent dans des projets communs. Compte tenu de la nature multidisciplinaire du projet, nous avons également établi des liens sur le campus. En recherchant des collègues d’horizons différents et en partageant beaucoup de connaissances, je suis devenu le pivot entre les instituts de recherche TU/e ​​EAISI (Intelligence Artificielle) et ICMS (Systèmes Moléculaires Complexes). Un doctorat peut parfois être solitaire, mais j’ai une reconnaissance colossale dans ma thèse à montrer pour cela.”