Des neurones « imprimés » qui communiquent avec les cellules cérébrales vivantes

Ingénieurs de Université Northwestern (NU) à Evanston, Illinois ils possèdent des neurones artificiels « imprimés » qui non seulement imitent le fonctionnement du cerveau, mais communiquent avec lui. Dans une nouvelle étude, publiée dans nanotechnologie naturelle l’équipe de NU a développé des dispositifs flexibles et économiques capables de générer des signaux électriques si réalistes qu’ils activent les cellules vivantes du cerveau. Les neurones artificiels, testés sur des coupes de tissu cérébral de souris, ont déclenché avec succès des réponses de vrais neurones, démontrant ainsi un nouveau niveau de biocompatibilité.
Ces recherches représentent un pas en avant vers une électronique capable de communiquer directement avec le système nerveux, avec des applications potentielles dans les interfaces cerveau-machine et les neuroprothèses, notamment les prothèses pour l’audition, la vision et le mouvement.

L’étude jette également les bases de systèmes informatiques plus efficaces, semblables à ceux d’un cerveau. En imitant la façon dont les neurones transmettent les signaux – une caractéristique clé du cerveau, qui est l’ordinateur le plus économe en énergie connu à ce jour – les futurs systèmes pourraient effectuer des opérations complexes en utilisant beaucoup moins d’énergie que les technologies actuelles, qui en consomment d’énormes quantités.

«Le monde technologique d’aujourd’hui est dominé par l’intelligence artificielle (IA)», déclare Mark C. Hersam de NUqui a dirigé l’étude. Pour rendre l’IA plus intelligente, elle doit être entraînée avec des quantités toujours croissantes de données. Cependant, cette formation intensive pose un énorme problème de consommation d’énergie. Il est donc nécessaire de développer du matériel plus efficace pour gérer le Big Data et l’IA. Et comme le cerveau est cinq fois plus économe en énergie qu’un ordinateur numérique classique, il est logique de s’intéresser au cerveau pour s’en inspirer pour l’informatique de nouvelle génération. »

Hersam, un expert en calculs simulés par le cerveau, est un habitué des Science et génie des matériaux à la École d’ingénierie McCormick de la NU et membre deInstitut international de nanotechnologie; a mené l’étude avec Vinod K. Sangwan, professeur-chercheur au École d’ingénierie McCormick. À mesure que les tâches informatiques augmentent en complexité et en intensité de données, les ordinateurs répondent à ces besoins en ajoutant de plus en plus de composants identiques : des milliards de transistors entassés sur des puces de silicium rigides et bidimensionnelles, dont chacune se comporte de la même manière. Et ces systèmes, une fois fabriqués, restent immuables.

Le cerveau fonctionne d’une manière complètement différente : au lieu d’être constitué de blocs uniformes, il repose sur différents types de neurones, chacun ayant des fonctions spécialisées, organisés en régions. Ces réseaux tridimensionnels et flexibles changent constamment, forment et remodèlent des connexions au fil du temps, à mesure que les gens apprennent et s’adaptent. « Le silicium atteint la complexité requise grâce à des milliards de dispositifs identiques », explique Hersam. « Une fois fabriqué, tout est pareil, rigide et fixe. Le cerveau est à l’opposé : il est hétérogène, dynamique et tridimensionnel. Pour faire évoluer le matériel dans cette direction, de nouveaux matériaux et de nouvelles façons de construire des appareils électroniques sont nécessaires. »

Bien qu’il existe d’autres « neurones artificiels », aucun d’entre eux n’atteint le réalisme biologique. La plupart produisent des signaux simplifiés, obligeant les ingénieurs à s’appuyer sur de vastes réseaux d’appareils gourmands en énergie pour obtenir un comportement complexe.
Pour se rapprocher d’un modèle biologique, l’équipe de Hersam a développé des neurones artificiels utilisant des matériaux souples et imprimables qui imitent mieux la structure et le fonctionnement du cerveau. Le cœur de cette innovation est une série d’« encres électroniques », formulées à base de nanofibres bisulfure de molybdène (MoS2), qui fait office de semi-conducteur, et le graphène, qui fait office de conducteur électrique. En utilisant une technique d’impression spécialisée appelée impression par jet d’aérosolles chercheurs ont déposé ces encres sur des substrats polymères flexibles.

Dans le passé, d’autres chercheurs considéraient le polymère stabilisant contenu dans les encres comme un obstacle qui interférait avec la circulation du courant électrique, c’est pourquoi ils le brûlaient après avoir imprimé le circuit électronique. Mais Hersam utilise cette petite imperfection pour ajouter à son appareil une fonctionnalité semblable à celle d’un cerveau : « Au lieu de retirer complètement le polymère, nous le décomposons partiellement », explique-t-il. «Lorsque nous faisons passer du courant à travers l’appareil, nous induisons une décomposition supplémentaire du polymère. Cette décomposition se produit de manière spatialement non homogène, conduisant à la formation d’un filament conducteur, de sorte que tout le courant est confiné dans une région étroite de l’espace. »

Cette région étroite devient une voie localisée qui produit une réponse électrique soudaine, semblable à celle d’un neurone. Le résultat est un nouveau type de neurone artificiel capable de générer une large gamme de signaux électriques. Au lieu de générer de simples impulsions uniques, le nouveau dispositif produit des modèles de signalisation plus complexes, notamment des pics uniques, des décharges continues et des salves, qui ressemblent à la manière dont les vrais neurones communiquent. En capturant cette diversité de signaux, chaque neurone peut coder davantage d’informations et exécuter des fonctions plus sophistiquées.

Cela peut réduire le nombre de composants nécessaires dans un système informatique, améliorant ainsi considérablement l’efficacité globale.
Pour tester si les neurones artificiels peuvent effectivement interagir avec des processus biologiques, l’équipe de Hersam collabore avec Indira M. Raman, professeur de neurobiologie à Collège d’art et de design Weinberg d’Evanston, Illinois. L’équipe de Raman applique des signaux électriques provenant de neurones artificiels à des sections du cervelet de souris, constatant que les pointes de potentiel électrique artificiel correspondent à des caractéristiques biologiques clés, notamment le moment et la durée des pointes de potentiel électrique des neurones vivants. Cela déclenche de manière fiable l’activité des vrais neurones, activant les circuits neuronaux de la même manière que les signaux naturels.

« D’autres laboratoires ont essayé de créer des neurones artificiels avec des matériaux organiques, mais les pointes étaient trop lentes », explique Hersam. «Ou alors ils ont utilisé des oxydes métalliques, qui sont trop rapides. Nous opérons dans une plage de temps qui n’a jamais été explorée auparavant pour les neurones artificiels. Vous pouvez observer la réponse des neurones vivants à notre neurone artificiel. Ainsi, nous avons démontré que les signaux ont non seulement la bonne échelle de temps, mais également la bonne forme de pointe pour interagir directement avec les neurones vivants. »

Cette approche présente plusieurs avantages en termes de durabilité environnementale. En plus d’améliorer l’efficacité énergétique, le procédé de fabrication des neurones est simple et économique. Le processus d’impression étant additif, c’est-à-dire qu’il dépose le matériau uniquement là où cela est nécessaire, il réduit également les déchets. « Pour répondre aux besoins énergétiques de l’IA, les entreprises technologiques construisent des centres de données de plusieurs gigawatts alimentés par des centrales nucléaires dédiées », explique Hersam. «Il est clair que cette énorme consommation d’énergie limitera le développement ultérieur de la puissance de calcul, car il est difficile d’imaginer un centre de données de nouvelle génération nécessitant 100 centrales nucléaires dédiées. L’autre problème est que lorsque vous dissipez des gigawatts d’énergie, vous générez beaucoup de chaleur. Étant donné que les centres de données sont refroidis à l’eau, l’IA met à rude épreuve la disponibilité des ressources en eau et contribue dans une large mesure au réchauffement climatique. Dans tous les cas, il est nécessaire de trouver du matériel pour l’IA plus économe en énergie. »