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Une nouvelle recherche révèle que l'encodage de la mémoire cérébrale peut améliorer l'IA, les thérapies de la mémoire et les outils d'apprentissage

Les applications concrètes de cette recherche dans divers domaines comprennent l'éducation, l'intelligence artificielle et les interfaces cerveau-machine. (Source de l'image : Dall-E 3)
Les applications concrètes de cette recherche dans divers domaines comprennent l'éducation, l'intelligence artificielle et les interfaces cerveau-machine. (Source de l'image : Dall-E 3)
Cette nouvelle étude de l'UCLA révèle comment les cellules cérébrales encodent l'ordre des expériences, ce qui ouvre la voie à des applications pratiques dans les traitements des troubles de la mémoire, les systèmes d'intelligence artificielle avancés et les méthodes d'apprentissage améliorées. Les résultats sont également prometteurs pour les interfaces cerveau-machine et les thérapies de santé mentale.

Un nouvel article de recherche intitulé Human hippocampal and entorhinal neurons encode the temporal structure of experience explore la manière dont notre cerveau organise les souvenirs en identifiant des modèles dans le temps, même lorsque nous n'en sommes pas conscients. L'étude s'est concentrée sur les neurones de l'hippocampe et du cortex entorhinal, deux régions clés du cerveau impliquées dans la mémoire et l'apprentissage.

Dans cette étude, les chercheurs ont surveillé l'activité cérébrale de 17 patients épileptiques auxquels on avait implanté des électrodes intracrâniennes - de minuscules dispositifs placés à l'intérieur du cerveau pour en surveiller l'activité électrique. Cela a permis aux scientifiques d'observer directement le comportement des neurones lorsque des personnes sont exposées à des modèles ou à des séquences d'événements. Pour les besoins de l'expérience, les patients ont vu environ 120 images de personnes, d'animaux, d'objets et de points de repère pendant 40 minutes, et ce dans un ordre précis. Les chercheurs ont analysé la réaction des neurones de l'hippocampe (une partie du cerveau qui aide à stocker et à récupérer les souvenirs) et du cortex entorhinal (une région qui communique avec l'hippocampe pour traiter à la fois le temps et l'espace) à ces images.

L'une des principales conclusions de l'étude est que les neurones modifient lentement mais régulièrement leur activité lorsque les patients sont exposés à ces motifs d'images, même si les participants n'ont pas été informés du motif. Les neurones ont encodé la nature des images (information "quoi") et l'ordre dans lequel elles sont apparues (information "quand"). Ils ont ainsi formé une représentation de la même séquence/motif, un processus connu sous le nom d'encodage de séquences temporelles, c'est-à-dire la manière dont le cerveau suit l'ordre des événements dans le temps. Même lorsque les images ont été présentées ultérieurement dans un ordre aléatoire, les neurones se sont souvenus de la séquence originale.

La séquence de présentation des stimuli (en bas) correspondait à un ordre aléatoire sur un graphique pyramidal dans le test. (Source de l'image : UCLA / Nature)
La séquence de présentation des stimuli (en bas) correspondait à un ordre aléatoire sur un graphique pyramidal dans le test. (Source de l'image : UCLA / Nature)
Deux neurones représentatifs de l'hippocampe qui ont réagi préférentiellement à l'image du policier. (Source de l'image : UCLA / Nature)
Deux neurones représentatifs de l'hippocampe qui ont réagi préférentiellement à l'image du policier. (Source de l'image : UCLA / Nature)
Ce diagramme explique la logique qui sous-tend l'analyse du décodage de la population. (Source de l'image : UCLA / Nature)
Ce diagramme explique la logique qui sous-tend l'analyse du décodage de la population. (Source de l'image : UCLA / Nature)

La relecture neuronale est un autre aspect de la même étude, dans laquelle les neurones rejouent rapidement la même séquence d'événements pendant les pauses. Se produisant à un rythme beaucoup plus rapide, cette relecture aiderait le cerveau à consolider, ou à intégrer, la mémoire de la séquence. Les chercheurs ont établi des parallèles entre la manière dont le cerveau code l'espace et le temps, suggérant que des mécanismes similaires sont à l'œuvre, qu'il s'agisse de naviguer dans l'espace (par exemple, en marchant dans un labyrinthe ou dans un espace confiné) ou de suivre la séquence d'événements dans une ligne du temps.

Quelles sont les implications de cette recherche ? Le cerveau est l'organe le plus complexe au monde, et cette recherche nous permettra de mieux comprendre la capacité du cerveau à organiser les expériences selon des schémas prévisibles. Même sans en être conscients, nos neurones s'efforcent de donner un sens au monde, en organisant à la fois l'espace et le temps pour nous aider à nous souvenir et à anticiper les événements futurs.

Les applications concrètes dans divers domaines comprennent l'éducation, où ces résultats pourraient permettre d'améliorer les méthodes d'apprentissage en structurant le matériel d'une manière qui reflète la façon dont le cerveau traite naturellement les séquences - en bref, une meilleure rétention de la mémoire. Dans le domaine de la santé, la recherche pourrait guider le développement de thérapies pour les troubles de la mémoire comme la La maladie d'Alzheimer. L'intelligence artificielle et apprentissage automatique pourraient bénéficier de l'imitation des capacités prédictives du cerveau, ce qui permettrait de mettre au point des technologies plus intelligentes et plus adaptatives.

Les interfaces cerveau-machine, semblables à l'interface Neuralinkpourraient tirer parti de l'encodage temporel pour aider les personnes souffrant de déficiences neurologiques. Cela leur permettra de mieux contrôler les prothèses ou les appareils de communication. Enfin, les traitements de la santé mentale, en particulier pour des troubles tels que le syndrome de stress post-traumatique, pourraient être améliorés, simplement en ciblant la manière dont les souvenirs traumatiques sont encodés et rappelés, ce qui nous donnerait de nouveaux moyens de gérer les pensées intrusives.

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Anubhav Sharma, 2024-09-26 (Update: 2024-09-26)