Chaque CL1 abrite près de 200 000 neurones humains vivants issus de cellules souches, cultivés en laboratoire sur des puces en silicium équipées de microélectrodes. Cette technologie, baptisée wetware, pourrait ouvrir de nouvelles perspectives pour l’intelligence artificielle.
Des neurones humains à la place des transistors
Concrètement, les puces sont reliées à un système d’exploitation développé par Cortical Labs, qui permet aux chercheurs de communiquer avec les neurones. Des informations sont transmises aux cellules par le biais de stimulations électriques, et la réponse des neurones peut ensuite être lue et utilisée pour accomplir une tâche ou simuler un environnement spécifique. Les chercheurs peuvent également contrôler les réseaux de neurones via une API et en surveiller l’activité.
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L’utilisation de cellules vivantes présente toutefois une limite majeure car elles finissent par mourir. Le système CL1 fournit aux neurones les nutriments nécessaires ainsi que les conditions de température requises pour assurer leur survie, mais Cortical Labs précise qu’ils peuvent rester fonctionnels pendant environ six mois, puis doivent être remplacés.
À Singapour, les premiers ordinateurs intégrant des neurones humains promettent de révolutionner l’IA. Illustration créée à l’aide d’un outil IA. © Arnaud Pagès, Futura
Une révolution énergétique pour l’intelligence artificielle
Les chercheurs entrevoient plusieurs avantages potentiels pour l’IA. Le premier tient dans la sobriété énergétique de cette technologie. Le cerveau humain est capable de traiter des informations complexes en consommant relativement peu d’énergie. De la même manière, des réseaux de neurones cultivés s’avèrent bien plus économes en énergie que les ordinateurs traditionnels.
À ce titre, Cortical Labs indique qu’une unité CL1 consomme environ 25 watts et un rack complet, incluant le système assurant la survie, entre 800 et 1 000 watts. Dans le cas des systèmes d’IA traditionnels, la consommation électrique d’un rack de serveurs peut dépasser les 100 kilowatts. La comparaison mérite toutefois d’être nuancée car cette innovation n’offre pas encore les mêmes performances qu’un GPU classique
Ensuite, les neurones vivants sont capables de s’adapter à des conditions changeantes et d’apprendre à partir d’une quantité d’informations restreinte, ce qui leur confère une grande flexibilité et leur permet d’acquérir rapidement de nouvelles compétences.
Les chercheurs envisagent déjà plusieurs applications, notamment dans la découverte de médicaments, l’étude des maladies neurologiques, la robotique ou encore la cybersécurité.