Un ordinateur conçu pour imiter les réseaux neuronaux du cerveau produit des résultats similaires à ceux du meilleur logiciel de superordinateur de simulation cérébrale actuellement utilisé pour la recherche sur les signaux neuronaux, trouve une nouvelle étude publiée dans la revue en libre accès Frontières en neurosciences . Testé pour la précision, vitesse et efficacité énergétique, cet ordinateur sur mesure nommé SpiNNaker, a le potentiel de surmonter les problèmes de vitesse et de consommation d'énergie des supercalculateurs conventionnels. L'objectif est de faire progresser nos connaissances sur le traitement neuronal dans le cerveau, pour inclure l'apprentissage et les troubles tels que l'épilepsie et la maladie d'Alzheimer.

"SpiNNaker peut prendre en charge des modèles biologiques détaillés du cortex - la couche externe du cerveau qui reçoit et traite les informations des sens - produisant des résultats très similaires à ceux d'une simulation logicielle équivalente de superordinateur, " dit le Dr Sacha van Albada, auteur principal de cette étude et chef du groupe de neuroanatomie théorique au Centre de recherche de Jülich, Allemagne. « La capacité d'exécuter des réseaux de neurones détaillés à grande échelle rapidement et à faible consommation d'énergie fera progresser la recherche en robotique et facilitera les études sur l'apprentissage et les troubles cérébraux. »

Le cerveau humain est extrêmement complexe, comprenant 100 milliards de cellules cérébrales interconnectées. Nous comprenons comment les neurones individuels et leurs composants se comportent et communiquent entre eux et à plus grande échelle, quelles zones du cerveau sont utilisées pour la perception sensorielle, action et cognition. Cependant, nous en savons moins sur la traduction de l'activité neuronale en comportement, comme transformer la pensée en mouvement musculaire.

Un logiciel de superordinateur a aidé en simulant l'échange de signaux entre les neurones, mais même le meilleur logiciel exécuté sur les superordinateurs les plus rapides à ce jour ne peut simuler que 1 % du cerveau humain.

« Il est actuellement difficile de savoir quelle architecture informatique est la mieux adaptée pour étudier efficacement les réseaux du cerveau entier. Le projet européen du cerveau humain et le centre de recherche de Jülich ont effectué des recherches approfondies pour identifier la meilleure stratégie pour ce problème très complexe. Les superordinateurs d'aujourd'hui nécessitent plusieurs minutes pour simuler une seconde de temps réel, donc des études sur des processus comme l'apprentissage, qui prennent des heures et des jours en temps réel sont actuellement hors de portée." explique le professeur Markus Diesmann, coauteur, chef du département de neurosciences computationnelles et des systèmes au Centre de recherche de Jülich.

Il continue, "Il y a un énorme écart entre la consommation d'énergie du cerveau et les superordinateurs d'aujourd'hui. L'informatique neuromorphique (inspirée du cerveau) nous permet d'étudier à quel point nous pouvons nous rapprocher de l'efficacité énergétique du cerveau en utilisant l'électronique."

Développé au cours des 15 dernières années et basé sur la structure et la fonction du cerveau humain, SpiNNaker, qui fait partie de la plate-forme de calcul neuromorphique du Human Brain Project, est un ordinateur sur mesure composé d'un demi-million d'éléments informatiques simples contrôlés par son propre logiciel. Les chercheurs ont comparé la précision, la vitesse et l'efficacité énergétique de SpiNNaker avec celles de NEST, un logiciel de superordinateur spécialisé actuellement utilisé pour la recherche sur la signalisation des neurones du cerveau.

"Les simulations exécutées sur NEST et SpiNNaker ont montré des résultats très similaires, " rapporte Steve Furber, co-auteur et professeur de génie informatique à l'Université de Manchester, ROYAUME-UNI. "C'est la première fois qu'une simulation aussi détaillée du cortex est exécutée sur SpiNNaker, ou sur n'importe quelle plateforme neuromorphique. SpiNNaker comprend 600 circuits imprimés intégrant plus de 500, 000 petits processeurs au total. La simulation décrite dans cette étude n'utilisait que six cartes, soit 1 % de la capacité totale de la machine. Les résultats de nos recherches permettront d'améliorer le logiciel pour le réduire à une seule carte."

Van Albada partage ses aspirations futures pour SpiNNaker, "Nous espérons des simulations en temps réel de plus en plus grandes avec ces systèmes de calcul neuromorphiques. Dans le Human Brain Project, nous travaillons déjà avec des neuroroboticiens qui espèrent les utiliser pour le contrôle robotique."