Edge computing utilisant des neurones biologiques – IRVIN

L'IA est utilisée quotidiennement à grande échelle pour effectuer diverses tâches d'apprentissage et de classification. En conséquence, les besoins en puissance de calcul augmentent de façon exponentielle. Il devient donc obligatoire d'explorer des alternatives éco-énergétiques. La communauté neuromorphique essaie de se rapprocher de l'efficacité biologique en concevant des micro-architectures prenant en compte des modèles bio-inspirés. Cependant, une nouvelle voie serait d’utiliser les systèmes biologiques. Des résultats préliminaires publiés dans Nature et des perspectives dans Frontiers cette année, ont montré l’intérêt et la possibilité d’utiliser la biologie comme blocs de calculs.
Dans ce projet IRVIN, nous visons à développer une preuve de concept d’utilisation de neurones biologiques pour effectuer du edge computing faible consommation, en mettant l'accent sur l'observation, l'émulation et l'interaction. L’observation consiste en l’enregistrement et la stimulation au niveau de la cellule via le système de nano-électrodes. L’émulation des dynamiques biologiques s’appuie sur des algorithmes biomimétiques en utilisant des SNNs. Enfin, l’interaction est basée sur la neuromodulation en temps réel au niveau du réseau biologique.
Les objectifs du projet sont les suivants : 1) créer des unités de traitement biologique économe en énergie ; 2) concevoir un système bio-hybride où les neurones biologiques (in vitro) seront stimulés/formés par un réseau de neurones à impulsions matériel pour le Edge computing. Ce projet propose d'avancer dans le sens de la bio-IA frugale en interfaçant différents systèmes : neurones vivants (cultures 2D, 3D, sphéroïdes et systèmes multi-sphéroïdes) ; interface de lecture et de stimulation (synaptors offrant une sélectivité spatiale supérieure) et un système neuromorphique sur FPGA analysant l'activité de sortie du système neuronal et en contrôlant l'entrée. L'idée est de répliquer au sein de cette bio-IA hybride différents algorithmes d’apprentissage de réseaux de neurones de type STDP ou par reservoir computing afin de détecter et classer des patterns temporels mais également de la parole.
Ces blocs créeront un système d’IA bio-hybride faible consommation dont les résultats attendus sont : (1) Adaptation : évolution autonome dans le temps afin de pouvoir s'adapter aux conditions changeantes. Les neurones biologiques sont en 3D et changent de topologie au cours du temps. L'intelligence (2) est stockée localement dans le réseau de neurones, et seules les informations abstraites peuvent sortir du système, ce qui nécessite (3) une faible charge de calcul et le système sera autonome et non supervisée.
Le système IRVIN ouvrira une nouvelle voie en ingénierie neuromorphique et aura un impact sur la société. Cette informatique biologique permettrait de développer des systèmes plus rapide, plus efficace et plus puissant que l’informatique classique tout en ne nécessitant qu’une énergie minime. Des réflexions sur les questions éthiques des systèmes bio-hybrides et leur acceptabilité dans la société seront prévues tout au long du projet. En outre, le développement de l’intelligence biologique pourra aider à élucider la physiopathologie de maladies développementales et dégénératives, aidant potentiellement à l'identification de nouvelles approches thérapeutiques.