L’intelligence artificielle apprend à reconnaître les cellules nerveuses par leur apparence

Est-il possible de comprendre le cerveau ? La science est encore loin de répondre à cette question. Cependant, depuis que les chercheurs ont commencé à former des intelligences artificielles aux analyses neurobiologiques, il semble au moins possible de reconstruire la structure cellulaire du cerveau.

Les nouveaux réseaux de neurones artificiels développés par l’institut de neurobiologique Max Planck et Google AI peuvent désormais reconnaître et classer les cellules nerveuses indépendamment en fonction de leur apparence. Le cerveau humain comprend environ 86 milliards de cellules nerveuses et environ autant de cellules gliales. En outre, il existe environ 100 000 milliards de connexions entre les cellules nerveuses.

Une avancée majeure

Même si la cartographie de toutes les connexions d’un cerveau humain reste hors de portée, les scientifiques ont commencé à s’attaquer au problème à une plus petite échelle. Grâce au développement de la microscopie électronique à balayage de face de bloc en série, toutes les cellules et les connexions d’une zone cérébrale particulière peuvent désormais être automatiquement analysées et affichées dans une image en trois dimensions.

Voici la différence entre l’IA et le cerveau :

L’intelligence artificielle apprend à reconnaître les cellules nerveuses par leur apparenc (vidéo indisponible)

Cela peut rendre plusieurs mois pour examiner un cerveau de 0,3 mm sous un microscope électronique. En fonction de la taille du cerveau, cela nécessite beaucoup de temps pour un tout petit morceau.

Des techniques d’analyse innovantes

Les méthodes d’analyse se sont améliorées. Pendant longtemps, seul le cerveau humain semblait capable de reconnaître et de suivre de manière fiable les parties et les connexions des cellules nerveuses dans les images au microscope électronique.

Par exemple, les utilisateurs devaient encore travailler pendant des heures devant un écran d’ordinateur pour suivre les composants des cellules dans les piles d’images et corriger les analyses informatiques. En conséquence, la reconstruction des plus petits ensembles de données a pris de nombreuses années. Il y a quelques années, cependant, les chercheurs ont eu recours à l’intelligence artificielle.