BRAIN-Net: réseaux de neurones impulsionnels artificiels pour le traitement temps-réel des signaux cérébraux – BRAIN-Net

Enregistrer à large échelle le cerveau est essentiel pour comprendre la dynamique des populations neuronales et mettre au point des interfaces cerveau-machine pour la réhabilitation. Une limitation forte reste la difficulté à traiter en temps réel ces signaux massifs à faible coût énergétique pour envisager embarquer ces traitements dans des dispositifs implantables. A cette fin, BrainNet propose d’utiliser des réseaux de neurones artificiels à impulsions. Différents réseaux seront développés avec apprentissage non supervisé, supervisé ou hybride pour pré-traiter l’activité corticale (spike sorting), en extraire des patterns spatiotemporels et décoder ces patterns en lien avec la production de vocalisations et de parole. Ces réseaux seront implémentés sur FPGA et circuits intégrés neuromorphiques pour une utilisation en temps réel dans des protocoles en temps réel. Une réflexion éthique accompagnera ces développements. Ce projet permettra d’ouvrir la voie vers des implants corticaux intelligents dans l’utilisation de neuroprothèses.