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1. échelle
Le problème
Avec ses cent milliards de neurones et ses mille milliards de synapses travaillant en parallèle, la simulation du cerveau humain repousserait même les limites des ordinateurs exascaux – capables d'exécuter un quadrillion d'opérations par seconde – qui se profilent à l'horizon.
Où nous sommes
La plus grande simulation de neurones utilisée jusqu'à présent utilisait des neurones ponctuels simplifiés pour simuler 4 millions de neurones du système visuel du macaque. Dans le même temps, la reconstruction la plus détaillée intégrait des modèles biophysiques de 31 000 neurones corticaux de rat, comprenant 207 types, reliés par 36 millions de synapses.
Regarder vers l'avant
Bien que le pic électrique simulé par des neurones ponctuels soit le principal moyen de codage et de transmission de l'information dans le cerveau, il en va de même pour le fonctionnement de celui-ci. Même les modèles de cerveau les plus complexes laissent de côté beaucoup de détails.
2. la complexité
Le problème
Produire une simulation du cerveau biologiquement fidèle nécessiterait un ensemble de paramètres presque illimité. De nombreux détails ne sont donc pas incorporés dans les modèles, y compris les interactions extracellulaires du cerveau et les processus à l’échelle moléculaire, tels que la liaison aux récepteurs.
Où nous sommes
Les chercheurs du European Human Brain Project et de l’Allen Institute for Brain Science, à Seattle (Washington), sont en train de compiler des bases de données complètes sur les types de cellules et leurs propriétés pour des espèces spécifiques. Mais certaines données ne peuvent pas être recueillies de manière non invasive, de sorte qu'elles ne pourraient jamais être obtenues pour le cerveau humain.
Regarder vers l'avant
Nous sommes incapables de simuler le cerveau jusqu'au dernier détail moléculaire. Mais les partisans de la simulation espèrent que la découverte des principes de fonctionnement du cerveau permettra aux algorithmes de générer certains détails. Certaines fonctionnalités pourraient également être omises lors de la simulation d’aspects de la fonction cérébrale, mais on ne sait pas encore lesquelles.
3. vitesse
Le problème
Des processus tels que le développement du cerveau et l'apprentissage se produisent sur plusieurs années ou décennies chez l'homme. Malheureusement, aucune technologie actuelle ne permet de réaliser des simulations à grande échelle plus rapidement qu'en temps réel. (En règle générale, ces modèles fonctionnent plus lentement.)
Où nous sommes
Des progrès en superinformatique sont nécessaires. L'informatique quantique pourrait aider, tout comme l'informatique neuromorphique, qui utilise des circuits analogiques imitant les architectures neuronales. Ces développements pourraient permettre de surmonter certaines limites de l’informatique standard, notamment la complexité des logiciels et la consommation d’énergie.
Regarder vers l'avant
La capacité de travailler plus rapidement que le temps réel ne permettra pas à elle seule de simuler des processus longs et complexes tels que l'apprentissage. Par exemple, les règles selon lesquelles les synapses modifient la force de leurs connexions en réponse à l'expérience pourraient être plus complexes que celles utilisées dans les simulations actuelles de la plasticité synaptique.
4. intégration
Le problème
Pour modéliser des fonctions impliquant des réseaux à l’échelle du cerveau, il faudra combiner des modèles plus petits de régions du cerveau. Les modèles descendants, tels que ceux utilisant le cerveau comme un système de test d'hypothèses, doivent également être intégrés aux modèles biophysiques ascendants qui caractérisent les simulations jusqu'à présent.
Où nous sommes
Le projet Human Brain développe des outils numériques permettant aux chercheurs d'utiliser des modèles comme blocs de construction. La combinaison de modèles descendants et ascendants sera essentielle pour comprendre comment le cerveau parvient à la vitesse, à la flexibilité et à l'efficacité, mais constitue un défi, car nous manquons d'une théorie solide sur le fonctionnement du cerveau.
Regarder vers l'avant
Certains aspects de l'esprit, tels que la compréhension, l'action et la conscience, pourraient ne jamais être capturés par des simulations numériques du cerveau. Les simulations sans représentation de la conscience pourraient être d'une utilité limitée pour comprendre des phénomènes aussi complexes que les conditions psychiatriques.
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