L’IA qui décode ce que voient les souris pourrait améliorer les futurs BCI

Un IA outil qui décode ce que voient les souris pourrait améliorer l’avenir interfaces cerveau-ordinateurselon un nouveau étude.

Baptisé CEBRA, le système a été développé par des chercheurs de EPFL, une université en Suisse. Leur but? Découvrir les relations cachées entre le cerveau et le comportement.

Pour tester CEBRA (prononcez « zèbre »), l’équipe a tenté de décoder ce que voit une souris lorsqu’elle regarde une vidéo.

« Étant donné que le cerveau est la structure la plus complexe de notre univers, c’est le test ultime pour CEBRA.

Tout d’abord, les chercheurs ont collecté des données neuronales en libre accès sur les rongeurs regardant des films. Une partie de l’activité cérébrale avait été mesurée avec des sondes d’électrode dans le cortex visuel d’une souris. Le reste est venu via des sondes optiques de souris génétiquement modifiées, qui ont été conçues pour que leurs neurones deviennent verts lorsqu’ils sont activés.

Toutes ces données ont été utilisées pour former la base algorithme au CEBRA. En conséquence, le système a appris à cartographier l’activité cérébrale sur des images spécifiques d’une vidéo.

Ensuite, l’équipe a appliqué l’outil à une autre souris qui avait regardé la vidéo. Après analyse des données, le CEBRA a pu déterminer avec précision prédire ce que la souris avait vu à partir des seuls signaux cérébraux.

L’équipe a ensuite reconstruit le clip à partir de l’activité neuronale. Vous pouvez voir les résultats par vous-même dans la vidéo ci-dessous :

Sans surprise, les chercheurs ne s’intéressent pas uniquement aux habitudes de visionnage de films des rongeurs.

« L’objectif de CEBRA est de découvrir la structure des systèmes complexes. Et, étant donné que le cerveau est la structure la plus complexe de notre univers, c’est l’espace de test ultime pour CEBRA », a déclaré Mackenzie Mathis de l’EFPL, chercheur principal de l’étude.

« Cela peut également nous donner un aperçu de la façon dont le cerveau traite l’information et pourrait être une plate-forme pour découvrir de nouveaux principes en neurosciences en combinant des données sur des animaux, et même des espèces. »

Ni est CERA limité à la recherche en neurosciences. Selon Mathis, il peut également être appliqué à de nombreux ensembles de données impliquant des informations temporelles ou conjointes, y compris des données sur le comportement animal et l’expression génique. Mais peut-être que l’application la plus intéressante concerne les interfaces cerveau-ordinateur (BCI).

Comme l’ont montré les souris cinéphiles, même le cortex visuel primaire – souvent considéré comme ne sous-tendant qu’un traitement visuel assez basique – peut être utilisé pour décoder des vidéos dans un style BCI. Pour les chercheurs, une prochaine étape évidente consiste à utiliser CEBRA pour améliorer le décodage neuronal dans les BCI.

« Ce travail n’est qu’une étape vers les algorithmes théoriquement soutenus qui sont nécessaires en neurotechnologie pour permettre des IMC hautes performances », a déclaré Mathis.

Vous pouvez lire le document d’étude complet dans la nature.