Un outil d’intelligence artificielle qui décode ce que voient les souris pourrait améliorer les futures interfaces cerveau-ordinateur, selon un nouveau étude.

Appelé CEBRA, le système a été développé par des chercheurs de EPFL, une université en Suisse. Son objectif ? Découvrez 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.

« Puisque 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 des rongeurs qui regardent des films. Une certaine activité cérébrale avait été mesurée avec des sondes d’électrode dans le cortex visuel d’une souris. Le reste provenait de sondes optiques de souris génétiquement modifiées, conçues pour que leurs neurones deviennent verts lorsqu’ils sont activés.

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

L’équipe a ensuite appliqué l’outil à une autre souris qui avait vu la vidéo. Après analyse des données, le CEBRA a pu préciser 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 suivante :

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

« L’objectif du CEBRA est de découvrir la structure des systèmes complexes. Et, comme le cerveau est la structure la plus complexe de notre univers, c’est le terrain d’essai 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. »

Ce n’est pas non plus CERA limité à la recherche en neurosciences. Selon Mathis, il peut également être appliqué à de nombreux ensembles de données qui impliquent des informations temporelles ou conjointes, y compris des données sur le comportement animal et l’expression des gènes. 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 le fondement d’un traitement visuel assez basique, peut être utilisé pour décoder la vidéo dans un style BCI. Pour les chercheurs, la 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 pris en charge nécessaires en neurotechnologie pour permettre un IMC à haute performance », a déclaré Mathis.

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