mardi, 22 novembre 2011
Un microprocesseur qui simule une synapse
Du cognitivisme au connexionnnisme, les scientifiques tentent depuis des décennies de modéliser avec les ordinateurs les capacités d’apprentissage du cerveau. Une étape de plus vient d’être franchie par l’équipe de Chi-Sang Poon qui a conçu un microprocesseur d’ordinateur capable de simuler le fonctionnement d’une synapse unique de la région de l’hippocampe du cerveau humain.
L’apprentissage, et la mémoire qui en découle, dépendent en effet de la modification de l’efficacité synaptique dans nos circuits de neurones. Deux paradigmes classiques tentent d’expliquer cette plasticité : celui où c’est la fréquence des influx nerveux du premier neurone qui va déterminer l’amplitude et le type de modification dans le second (augmentation ou diminution d’efficacité); et un second où c’est plutôt la synchronisation de l’activité des deux neurones qui va être cruciale.
Au niveau moléculaire cependant, ils activent tous deux des canaux calciques qui vont mener à la potentialisation ou à la dépression à long terme de la synapse. Le microprocesseur du Dr. Poon, qui fonctionne de manière analogue et non digitale, peut simuler les deux paradigmes expliquant la plasticité synaptique grâce à sa structure qui imite l’activité des différents canaux ioniques de la synapse.
Ce nouveau microprocesseur analogue permet donc d’appréhender avec un niveau de similitude inégalé le comportement des canaux ioniques qui génèrent l’influx nerveux. Il se démarque ainsi des modélisations précédentes basées sur des simulations numériques faites à partir d’équations calculées par des ordinateurs.
Poon et son équipe ont même déjà pu appuyer, grâce à une modélisation de leur microprocesseur, une hypothèse voulant que la dépression à long terme soit produite grâce à la fixation d’endocannabinoïdes (le cannabis (THC) naturel du corps humain) sur des récepteurs présynaptiques !
New computer chip models the brain by mimicking how neurons communicate
A biophysically-based neuromorphic model of spike rate- and timing-dependent plasticity
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