Des réseaux de capteurs aux systèmes de perception Sous les auspices du projet innovant SENSEMAKER, une puce à signal mixte contenant un réseau neuronal et incorporant des neurones impulsionnels et des synapses adaptables a été mise au point. Économie numérique © Shutterstock Le projet SENSEMAKER a conçu des architectures électroniques qui intègrent diverses informations sensorielles dans un modèle complet de perception de l'environnement. L'espace environnemental, en imitant les principes biologiques et la fonction du système nerveux, est représenté à un niveau cognitif plus élevé. Semblable à notre cerveau, le système SenseMaker peut extraire des informations correspondantes à partir de représentations sensorielles qui sont simultanément affinées à l'aide de diverses modalités sensorielles. Basé sur une bibliothèque prédéfinie, ce système opte pour un ensemble minimum de modalités sensorielles qui sont associées afin de permettre une distinction et une identification fiables de l'objet/l'environnement. À l'aide d'une modélisation neuromimétique, le système de perception a été exploré en profondeur puis finalement implémenté grâce à des circuits intégrés à application spécifique (ou ASIC pour Application-Specific Integrated Circuits) analogues/numériques programmables. En tenant compte des changements imprévus dans l'environnement ou dans le cas d'une dégradation partielle de certains capteurs, le système peut s'auto-reconfigurer par la formation d'interconnexions supplémentaires. Les neurones impulsionnels et synapses adaptatives ont été implémentés à l'aide d'un ASIC contenant un réseau neuronal à signal mixte. Le réseau neuronal impulsionnel imite le comportement neuronal qui se traduit par l'utilisation de modèles membranaires. Ainsi, les impulsions peuvent être générées à un certain seuil de valeurs de voltage de la membrane; par ailleurs, les synapses liées à la conductance offrent une base réaliste de leur potentiel d'inversement. En raison de variations lors du processus de fabrication, chaque transistor est différent des autres, comme les neurones. Chaque neurone électronique tente de contrôler ces fluctuations afin de développer des microcircuits neuronaux disposant d'une distribution statistique de leur paramètre connue; en outre, ces derniers présentent plusieurs paramètres individuels réglables. Par ailleurs, la plasticité offre un meilleur aperçu des détails de l'adaptation du cerveau à l'environnement. Les règles de plasticité associative ont été empruntées à leur homologue biologique en utilisant des algorithmes de plasticité dépendant du moment de l'impulsion dérivés d'études portant sur le néocortex de mammifères et utilisés pour stocker les mémoires à long terme. Dans le circuit contenant un réseau neuronal impulsionnel, chaque synapse mesure la corrélation entre le signal présynaptique et postsynaptique. Les systèmes de perception semblables aux systèmes humains imitent l'interaction sophistiquée d'un système vivant et de son environnement. La fusion des informations sensorielles telles que la vision, l'ouïe et/ou le toucher avec la cognition, le contrôle et la réponse permet à ces systèmes de potentiellement étendre les capacités des machines et d'accroître les sens humains.
