Des chercheurs de Cortical Labs en Australie ont franchi une étape importante dans le domaine de la bioinformatique : un ordinateur alimenté par des cellules cérébrales humaines cultivées en laboratoire peut désormais jouer au jeu vidéo classique Doom. Bien qu’il ne s’agisse pas encore d’un joueur professionnel, cela représente une avancée majeure dans le développement de technologies organiques hybrides combinant des systèmes biologiques et basés sur le silicium.
Du Pong aux jeux de tir à la première personne
Cette avancée s’appuie sur des travaux antérieurs avec « DishBrain », un bioordinateur antérieur utilisant environ 800 000 neurones humains. DishBrain a démontré le potentiel de ces circuits biologiques en apprenant avec succès à jouer à Pong en 2021. Cependant, Doom, avec ses visuels dynamiques et ses exigences en temps réel, représentait un défi bien plus important.
L’innovation clé réside dans le nouveau « CL1 » de Cortical Labs, qui, selon eux, est le premier ordinateur biologique déployable au monde. L’interface ouverte de CL1, programmable via Python, a permis au développeur indépendant Sean Cole d’adapter le bioordinateur pour interpréter les données visuelles de Doom comme des modèles de stimulation électrique pour les neurones.
Pourquoi c’est important : au-delà du jeu
La capacité d’exécuter Doom est bien plus qu’une simple flexibilité technologique. Il démontre la capacité du bio-ordinateur à effectuer un apprentissage adaptatif et orienté vers un objectif en temps réel, une exigence fondamentale pour des applications plus complexes. L’apprentissage automatique traditionnel nécessite souvent des ensembles de données massifs et une puissance de calcul ; cette approche biologique suggère une alternative potentielle qui pourrait être plus efficace dans certaines tâches.
Les implications à long terme s’étendent bien au-delà du jeu. Cortical Labs envisage des bioordinateurs alimentant des membres robotiques, exécutant des programmes numériques ou même gérant des tâches informatiques spécialisées qui mettent à rude épreuve les systèmes conventionnels à base de silicium.
Le chemin à parcourir
Le bioordinateur actuel perd encore fréquemment dans Doom, mais fonctionne mieux qu’un jeu aléatoire. Les chercheurs s’attendent à des améliorations rapides à mesure que les algorithmes évoluent. La vitesse du CL1 pour atteindre ce niveau a également dépassé les systèmes d’apprentissage automatique classiques basés sur silicium.
« Il s’agit d’une étape majeure, car elle a démontré un apprentissage adaptatif et orienté vers des objectifs en temps réel », a déclaré Brett Kagan, directeur scientifique et directeur des opérations de Cortical Labs.
Cette réalisation met en évidence une tendance croissante dans l’informatique bio-hybride, où les cellules vivantes sont intégrées à des systèmes artificiels. L’avenir de ce domaine dépend du perfectionnement de l’interface entre les neurones et les entrées numériques, ainsi que du développement des réseaux de neurones pour une plus grande puissance de traitement.
