3 réponses à ce sujet

[OxoEU]

Ca m etonne, je viens de voir sur wikipedia qu une guepe n avait pas plus de 5000 neurones.
Ce qui est tout a fait simulable meme sur un raspberry pi...
Ca m etonne de ne toujours pas avoir vu un insecte geant dans une video se balader naturellement comme un insecte le ferait.
Pour la souris on est a 4 millions de neurones donc je peux comprendre mais la locomotion d insecte ?

[Forthman]

je ne sais pas d'où tu sors tes chiffres, avec une guêpe on est entre 200 000 et 1 million (la souris c'est un peu plus de 70 millions)

 

Et c'est vrai qu'aujourd'hui, avec nos machines actuelles, on peut simuler de telles quantités de données... mais les neurones travaillent en parallèle,

alors que nos machines ne peuvent traiter qu'une petite quantité d'informations en parallèle :/

(peut-être que ça va changer avec les ordinateurs quantiques, mais je n'ai pas du tout travaillé le sujet)

 

Mais après tout est-ce important de vouloir avoir un fonctionnement réel ? il est possible de séquencer des comportements et de les reproduire

d'ailleurs c'est un peu ce que l'on fait dans les jeux vidéo depuis des décennies avec les "intelligences artificielles" des ennemis

 

Et là, a un deuxième point très important apparaît : la mécanique

sur une guêpe il y en a entre 500 et 1000 muscles et entre 50 et 100 points d'articulation suivant les espèces
donc entre la miniaturisation et l'énergie nécessaire pour faire fonctionner tout ça... on a encore du boulot !

[OxoEU]

Voici toutes les données sur le cerveau https://fr.m.wikiped...bre_de_neurones
Dans le compte des neurones il y a aussi les neurones inhibiteurs et d autres qui n ont jusqu à aujourd hui pas prouvé d utilité, je parle des 80 dans chaque minicolonnes qui codent tous la même chose.
Donc on peut facilement enlever 20% qui est la quantité de neurones inhibiteurs puis diviser par 80, le nombre de neurones par minicolones ce qui fait qu on peut diviser le nombre de neurones dans le cortex par 100...
C est vrai que l espece de guepe repris ne semble pas etre la guepe lambda mais même avec 100k de neurones ca reste amplement possible, même avec des modele SNN (spiking neural network)

[Sandro]

Quelques éléments à prendre en compte :

- la simulation de réseaux de neurones "par couches" (ie l'information ne vas que dans un sens, aucune mémoire) est relativement facile. C'est ce qui est utilisé par la majorité des réseaux de neurones artificiels (par exemple pour du traitement d'image, de la reconnaissance d'objets, ...). Ce genre de calcul se laisse très bien paralléliser sur un GPU, ou même sur des circuits plus ou moins dédiés, comme les "tensor core" sur les GPUs récentes de Nvidia, qui sont conçu pour effectuer rapidement (et sur beaucoup d'éléments en même temps) les multiplications de matrices et additions nécessaires pour les réseaux de neurones artificiels.

- si le "cerveau" fonctionne en partie en réseau de neurones par couches, le système de locomotion est plutôt basé sur des réseaux de neurones oscillants ("en boucle"). Il suffit de quelques neurones pour simuler un muscle qui se tend et se détend en rythme. Avec quelques neurones de plus, on peut synchroniser le mouvement avec un autre oscillateur (par exemple celui d'un autre muscle). De même, avec quelques neurones supplémentaires, on peut ajouter une entrée de "contrôle" (par exemple pour déclencher le mouvement ou l'arrêter). De mémoire, avec entre 100 et 500 neurones, on avait réussi à obtenir (en simulation) la marche d'un quadrupède (lors d'un de mes cours sur la robotique bio-inspirée).

- en terme de simulation, les réseaux de neurones oscillants (ou toute autre architecture autre qu'en couches) est beaucoup plus coûteuse, car on passe en temps continue. Au lieu d'avoir simplement à faire des multiplications et des additions, il faut maintenant résoudre des équations différentielles non linéaires. Là, je ne suis pas sûr qu'on sache aujourd'hui simuler des dizaines ou des centaines de milliers de neurones en temps réel sur un processeur remarquable dans un insecte.