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Comment créer des réseaux de neurones artificiels plus cognitifs ?

Créer des réseaux de neurones artificiels plus cognitifs

Les réseaux de neurones artificiels modelés sur la connectivité du cerveau humain sont plus cognitifs.

L’intelligence artificielle utilise les réseaux de neurones artificiels (RNA) pour effectuer des tâches cognitives. Mais d’après une étude récente, les RNA s’avèrent plus efficaces quand ils sont modelés sur un véritable cerveau humain.

Rendre les réseaux de neurones artificiels plus cognitifs

Un système de réseau de neurones artificiels se constitue de plusieurs unités d’entrée et de sortie, comme le cerveau humain. En effet, les ingénieurs IA conçoivent des structures dans le but d’imiter l’intelligence humaine.

Lors d’une étude, des chercheurs ont reconstitué un schéma de connectivité cérébrale basé sur les données d’IRM d’un référentiel Open Science. L’étude en question a réuni des équipes de chercheurs du Neuro (Institut neurologique de Montréal-Hôpital) et de l’Institut québécois d’IA. Ils ont appliqué le schéma obtenu à un RNA, puis ont entraîné le réseau à effectuer une tâche de mémoire cognitive.

Dans un premier temps, les travaux étaient axés sur la connectomique (connectivité du cerveau). Ils visaient à décrire l’organisation du cerveau sans tenir compte de la manière dont il effectue les calculs. Cependant, les structures des RNA traditionnels ne reflètent pas cette organisation des réseaux cérébraux. La deuxième partie des travaux consistait donc à intégrer la connectomique dans la construction de nouvelles architectures RNA.

Entre autres, l’objectif des travaux était de comprendre le fonctionnement cognitif de la connectomique, et d’en dériver de nouveaux principes de conception pour les réseaux de neurones artificiels.

Les réseaux neuronaux neuromorphiques

La combinaison des RNA et de la connectivité du cerveau humain constitue les « réseaux neuronaux neuromorphiques ». Au cours de l’étude, les scientifiques ont découvert que ces réseaux sont plus cognitifs, plus souples et plus efficaces que les réseaux de neurones artificiels traditionnels.

En d’autres termes, les réseaux de neurones neuromorphiques prennent en charge un large éventail de techniques d’apprentissage dans de multiples contextes. Pour ce faire, ils ont la capacité d’utiliser la même architecture sous-jacente.

Cette nouvelle étude rassemble deux disciplines scientifiques en plein essor, d’après Bratislav Misic, chercheur au Neuro. Selon lui, les neurosciences et l’intelligence artificielle partent des mêmes bases. Autrement dit, ils sont complémentaires et contribuent à enrichir la compréhension du cerveau.

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