Daegan Miller
Constitués de nanofils protéiques de faible puissance, fabriqués à partir de bactéries, ces neurones ouvrent la voie à des ordinateurs bio-inspirés beaucoup plus efficaces.
Une équipe d’ingénieurs de l’université du Massachusetts à Amherst a annoncé la création d’un neurone artificiel dont les fonctions électriques sont très proches de celles des neurones biologiques. S’appuyant sur leurs travaux novateurs antérieurs utilisant des nanofils protéiques synthétisés à partir de bactéries génératrices d’électricité, la découverte de l’équipe signifie que nous pourrions voir apparaître des ordinateurs extrêmement efficaces, construits selon des principes biologiques, qui pourraient interagir directement avec des cellules vivantes.
« Notre cerveau traite une quantité énorme de données », explique Shuai Fu, étudiant diplômé en génie électrique et informatique à l’UMass Amherst et auteur principal de l’étude publiée dans Nature Communications. « Mais sa consommation d’énergie est très, très faible, surtout si on la compare à la quantité d’électricité nécessaire pour faire fonctionner un grand modèle linguistique, comme ChatGPT. »
Le corps humain est plus de 100 fois plus efficace sur le plan électrique que le circuit électrique d’un ordinateur. Le cerveau humain est composé de milliards de neurones, des cellules spécialisées qui envoient et reçoivent des impulsions électriques dans tout le corps. Alors qu’il ne faut qu’environ 20 watts à votre cerveau pour, par exemple, écrire une histoire, un LLM peut consommer bien plus d’un mégawatt d’électricité pour effectuer la même tâche.
Si les ingénieurs électriciens et informaticiens s’intéressent depuis longtemps à l’utilisation de neurones artificiels comme circuits pour des ordinateurs plus efficaces, le problème a toujours été de maintenir leur tension suffisamment basse. « Les versions précédentes de neurones artificiels utilisaient 10 fois plus de tension et 100 fois plus d’énergie que celle que nous avons créée », explique Jun Yao, professeur associé en génie électrique et informatique à l’UMass Amherst et auteur principal de l’article. Cela signifie que les précédentes tentatives de création de neurones artificiels n’étaient pas très efficaces et ne pouvaient pas être connectées directement à des neurones vivants, qui auraient été effrayés par l’amplitude accrue.
« Les nôtres n’enregistrent que 0,1 volt, ce qui est à peu près équivalent aux neurones de notre corps », explique M. Yao.
Les applications du nouveau neurone de Fu et Yao sont nombreuses, allant de la refonte des ordinateurs selon des principes bio-inspirés et beaucoup plus efficaces à la création d’appareils électroniques capables de communiquer directement avec notre corps.
« Nous disposons actuellement de toutes sortes de systèmes de détection électroniques portables, explique M. Yao, mais ils sont relativement encombrants et inefficaces. Chaque fois qu’ils détectent un signal provenant de notre corps, ils doivent l’amplifier électriquement afin qu’un ordinateur puisse l’analyser. Cette étape intermédiaire d’amplification augmente à la fois la consommation d’énergie et la complexité du circuit, mais les capteurs construits avec nos neurones à basse tension pourraient se passer de toute amplification. »
L’ingrédient secret du nouveau neurone à faible consommation d’énergie de l’équipe est un nanofil protéique synthétisé à partir de la remarquable bactérie Geobacter sulfurreducens, qui possède également le superpouvoir de produire de l’électricité. Yao, en collaboration avec divers collègues, a utilisé les nanofils protéiques de cette bactérie pour concevoir toute une série de dispositifs extraordinairement efficaces : un biofilm, alimenté par la sueur, qui peut alimenter des appareils électroniques personnels ; un « nez électronique » capable de détecter des maladies ; et un dispositif, qui peut être construit à partir de presque n’importe quoi, capable de capter l’électricité à partir de l’air ambiant.
Article : « Constructing artificial neurons with functional parameters comprehensively matching biological values » – DOI : 10.1038/s41467-025-63640-7 / Fu, S., Gao, H., Wang, S. et al. Constructing artificial neurons with functional parameters comprehensively matching biological values. Nat Commun 16, 8599 (2025).
Source : UMASS
