Des cellules cérébrales humaines apprennent à jouer à Doom en quelques jours

Grâce à une nouvelle interface, des chercheurs sont parvenus à apprendre à des cellules cérébrales humaines à jouer au célèbre Doom en quelques jours seulement, ouvrant de nouvelles perspectives pour les bio-ordinateurs.

Apprentissage accéléré

En 2021, Cortical Labs avait fait sensation avec ses puces biohybrides capables de jouer à Pong, jeu d’arcade en vue de dessus s’inspirant du tennis de table et sorti en 1972. Celles-ci intégraient environ 800 000 cellules cérébrales vivantes cultivées sur des réseaux de micro-électrodes, leur permettant d’envoyer et de recevoir des signaux électriques.

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La société australienne a récemment annoncé une nouvelle percée, avec une interface flexible codée en langage Python qui a été utilisée pour apprendre à une puce intégrant environ quatre fois moins de neurones à jouer à Doom, classique du jeu de tir à la première personne aux contrôles nettement plus complexes que Pong, en un peu moins d’une semaine.

« Elle nous permet essentiellement de traiter l’information d’une manière unique », détaille Brett Kagan, de Cortical Labs. « Bien que ses performances restent aujourd’hui largement inférieures à celles des meilleurs joueurs humains, elle a appris beaucoup plus rapidement que les systèmes d’apprentissage automatique classiques à base de silicium, et devrait pouvoir améliorer ses performances grâce à de nouveaux algorithmes. »

De vastes implications

Les récentes avancées permettent d’envisager un vaste éventail de possibilités pour les ordinateurs et puces biohybrides, incluant le contrôle de prothèses robotiques.

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« Jouer à Doom s’apparente au contrôle simplifié d’un bras entier », illustre Yoshikatsu Hayashi, de l’université de Reading, dont l’équipe développe actuellement un bio-ordinateur à base d’hydrogel gélatineux.

« Ce qui est passionnant ici, ce n’est pas seulement qu’un système biologique puisse jouer à Doom, mais qu’il puisse surmonter la complexité et l’incertitude inhérentes en prenant des décisions en temps réel », estime de son côté Andrew Adamatzky, de l’université de l’Ouest de l’Angleterre. « Cela se rapproche beaucoup plus des types de défis que les futurs ordinateurs biologiques ou hybrides devront relever. »

Il y a quelques mois, le CL1 de Cortical Labs était devenu le premier bio-ordinateur commercialisé.

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