Apprendre à un ordinateur à se comporter comme un poisson zèbre n'était pas le but de Martin Haesemeyer.

En réalité, l'attaché de recherche dans les laboratoires de Florian Engert, professeur de biologie moléculaire et cellulaire, et Alexandre Schier, le professeur Leo Erikson Life Sciences de biologie moléculaire et cellulaire, espérait construire un système qui fonctionnait différemment du poisson zèbre en vue de comparer la façon dont les deux traitent les informations de température.

Ce qu'il a obtenu à la place, c'est un système qui imitait presque parfaitement le poisson zèbre et qui pourrait être un outil puissant pour comprendre la biologie. Le travail est décrit dans un article du 31 juillet publié dans Neurone .

"Initialement, ce qui m'intéressait, c'était une sorte d'étude comparative, regarder le poisson zèbre et quelque chose comme la drosophile et voir si leur cerveau fait cela de la même manière, " a déclaré Haesemeyer. " Et comme alternative moins chère que de demander à un autre animal de le faire, J'ai choisi le réseau de neurones artificiels, et j'ai été surpris que cela fonctionne si bien."

En utilisant des outils logiciels open source, Haesemeyer a construit un réseau de neurones avec une architecture différente de celle du cerveau du poisson zèbre, lui a donné quelques règles de base sur la façon de traiter les changements de température, et lui a ensuite permis d'"apprendre" à le faire par lui-même.

"Essentiellement, ce que le réseau apprend est … une fonction de filtre pour extraire les taux de changement d'un stimuli, " Haesemeyer a déclaré. "Il fait ce qu'il pense être le meilleur mouvement, et puis comme les entrées changent parce que c'est dans un endroit différent, ça bouge encore, et commence à naviguer dans le gradient thermique. Et après avoir appris, il peut le faire assez bien."

Mais ce n'était pas simplement la capacité du réseau à naviguer qui intéressait Haesemeyer - c'était le fait qu'il semblait le faire d'une manière identique au poisson.

"Il y avait deux choses que j'ai regardé, " dit-il. " Le premier était, faute d'un meilleur terme, à quel point son comportement se compare-t-il à celui du poisson zèbre ? Suit-il des règles similaires à celles du poisson zèbre ? Et effectivement c'est le cas.

"Je peux aussi mesurer à quelle vitesse il intègre le stimulus, " continua-t-il. " J'avais déjà fait ça avec le poisson zèbre, et les résultats du réseau artificiel concordent, donc même si je n'ai pas dit au réseau qu'il devrait faire attention à la température toutes les demi-secondes, ce que fait le poisson, il a appris une compétence similaire."

Haesemeyer a ensuite comparé le réseau artificiel aux données d'imagerie du cerveau entier qu'il avait précédemment collectées et qui montraient comment chaque cellule du cerveau du poisson zèbre réagissait au stimulus de température. Il a découvert que les "neurones" artificiels présentaient les mêmes types de cellules que ceux trouvés dans les données biologiques.

"C'était la première surprise - qu'il y ait en fait un très, très bonne correspondance entre la façon dont le réseau code la température et la façon dont le poisson code la température, " a-t-il dit. " Et comme moyen de confirmer un peu plus ce point… une chose que nous pouvons facilement faire avec le réseau artificiel est de supprimer certains types de cellules. Lorsque nous avons retiré toutes les cellules qui ressemblent à celles du poisson, le réseau ne peut plus naviguer dans la pente, donc cela indique vraiment que ce qui fait que le réseau fait ce qu'il fait, ce sont les cellules qui ressemblent à celles trouvées dans le poisson. »

Haesemeyer pense qu'il est possible de créer des réseaux artificiels pour d'autres animaux. Si c'est, ils pourraient s'avérer être des guides importants pour comprendre les réseaux biologiques.

"Par exemple, il y avait un type de cellule dans le réseau que je n'avais pas trouvé dans le poisson, " dit-il. " Mais puisque tout le reste semblait si bien correspondre, Je pensais que peut-être je ne l'avais pas trouvé parce que lorsque vous analysez l'imagerie du cerveau entier, vous devez faire certains compromis qui rendent difficile la recherche de types de cellules rares. Et il s'est avéré que ce type de cellule, que le réseau avait prédit et que je n'avais pas trouvé, existe réellement dans le poisson."

Bien que Haesemeyer ait dit qu'il doutait que le jour vienne où les réseaux artificiels suffiront à comprendre des comportements complexes - les hypothèses devront toujours être confirmées par la biologie - il pense que les réseaux peuvent servir d'outils importants.

« Si vous savez quelles questions poser, vous aurez besoin de faire beaucoup moins d'expériences, et vous pourriez obtenir des réponses beaucoup plus rapidement que d'aller chasser avec un fusil de chasse dans le noir, " il a dit.

Haesemeyer a déclaré que cette découverte met également en évidence la nécessité pour les chercheurs de mieux comprendre précisément le fonctionnement de ces réseaux artificiels.

"Je pense qu'il deviendra plus important et intéressant d'étudier de manière générale comment ces réseaux font ces choses, car il est encore très difficile de démêler ce qu'ils font, " dit-il. " Dans ce cas, cela a fonctionné parce que le stimulus d'entrée était assez simple, mais je pense qu'il y a des développements intéressants à trouver dans la compréhension de la façon dont ces réseaux accomplissent leurs tâches qui pourraient nous en apprendre plus sur notre cerveau. »

Cette histoire est publiée avec l'aimable autorisation de la Harvard Gazette, Journal officiel de l'université Harvard. Pour des nouvelles universitaires supplémentaires, visitez Harvard.edu.