Réseau de neurones biologiques : importance, composants et comparaison

Les humains ont fait plusieurs tentatives pour imiter les systèmes biologiques, et l'un d'eux est des réseaux de neurones artificiels inspirés des réseaux de neurones biologiques des organismes vivants. Cependant, ils sont très différents à plusieurs égards. Par exemple, les oiseaux ont inspiré les humains à créer des avions, et les animaux à quatre pattes nous ont inspiré à développer des voitures.

Les homologues artificiels sont nettement plus puissants et améliorent notre vie. Les perceptrons, qui sont les prédécesseurs des neurones artificiels, ont été créés pour imiter certaines parties d'un neurone biologique telles que la dendrite, l'axone et le corps cellulaire en utilisant des modèles mathématiques, l'électronique et toutes les informations limitées dont nous disposons sur les réseaux de neurones biologiques .

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Composants et fonctionnement des réseaux de neurones biologiques

Légende de l'image : Parties d'un réseau de neurones biologiques

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Chez les organismes vivants, le cerveau est l'unité de contrôle du réseau neuronal et il possède différentes sous-unités qui s'occupent de la vision, des sens, du mouvement et de l'ouïe. Le cerveau est relié par un réseau dense de nerfs au reste des capteurs et acteurs du corps. Il y a environ 10ªª neurones dans le cerveau, et ce sont les éléments constitutifs du système nerveux central complet du corps vivant.

Le neurone est la pierre angulaire des réseaux de neurones. Dans les systèmes biologiques, un neurone est une cellule comme n'importe quelle autre cellule de l'organisme, qui possède un code ADN et est générée de la même manière que les autres cellules. Bien qu'il puisse avoir un ADN différent, la fonction est similaire dans tous les organismes. Un neurone comprend trois parties principales : le corps cellulaire (également appelé Soma), les dendrites et l'axone. Les dendrites sont comme des fibres ramifiées dans différentes directions et sont connectées à de nombreuses cellules de ce groupe.

Les dendrites reçoivent les signaux des neurones environnants et l'axone transmet le signal aux autres neurones. A l'extrémité terminale de l'axone, le contact avec la dendrite se fait par une synapse. Axon est une longue fibre qui transporte le signal de sortie sous forme d'impulsions électriques sur toute sa longueur. Chaque neurone a un axone. Les axones transmettent des impulsions d'un neurone à un autre comme un effet domino.

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Pourquoi comprendre les réseaux de neurones biologiques ?

Pour créer des modèles mathématiques pour les réseaux de neurones artificiels, l'analyse théorique des réseaux de neurones biologiques est essentielle car ils ont une relation très étroite. Et cette compréhension des réseaux neuronaux du cerveau a ouvert des horizons pour le développement de systèmes de réseaux neuronaux artificiels et de systèmes adaptatifs conçus pour apprendre et s'adapter aux situations et aux entrées.

Légende de l'image : Un neurone artificiel

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Réseaux de neurones biologiques vs réseaux de neurones artificiels

Le cerveau humain est composé d'environ 86 milliards de neurones et de plus de 100 000 milliards de synapses. Dans les réseaux de neurones artificiels, le nombre de neurones est d'environ 10 à 1000. Mais nous ne pouvons pas comparer les capacités des réseaux de neurones biologiques et artificiels en fonction du seul nombre de neurones. Il y a aussi d'autres facteurs qui doivent être pris en considération. Il existe de nombreuses couches dans les réseaux de neurones artificiels, et elles sont interconnectées pour résoudre les problèmes de classification.

Les réseaux de neurones biologiques tolèrent une grande ambiguïté dans les données. Cependant, les réseaux de neurones artificiels nécessitent des données quelque peu précises, structurées et formatées pour tolérer l'ambiguïté. Les réseaux de neurones biologiques sont tolérants aux pannes jusqu'à un certain niveau, et les pannes mineures n'entraîneront pas toujours une perte de mémoire.

Le cerveau peut récupérer et guérir dans une certaine mesure. Mais les réseaux de neurones artificiels ne sont pas conçus pour la tolérance aux pannes ou l'auto-régénération. Nous pouvons encore parfois récupérer en enregistrant les valeurs de poids actuelles du modèle et en poursuivant l'entraînement à partir de l'état enregistré.

En parlant de consommation d'énergie, le cerveau nécessite environ 20% de toute l'énergie du corps humain, ce qui équivaut à environ 20 watts, ce qui est exceptionnellement efficace. Mais les ordinateurs ont besoin d'une énorme puissance de calcul pour résoudre le même problème, et ils génèrent également beaucoup de chaleur pendant le calcul.

Les réseaux de neurones artificiels se sont inspirés des réseaux de neurones biologiques du corps humain. La modélisation des réseaux de neurones biologiques a été une étape cruciale dans le développement des réseaux de neurones artificiels. De nombreux scientifiques ont tenté de comprendre le fonctionnement du cerveau. Les réseaux de neurones artificiels sont aujourd'hui utilisés pour diverses applications, certaines sont liées à la biologie et la plupart d'entre elles sont liées à l'ingénierie.

Même si les réseaux de neurones biologiques et les réseaux de neurones artificiels ont des fonctions similaires, ils présentent encore de nombreuses différences. De nombreuses tentatives ont été faites pour comprendre le mécanisme complexe des réseaux de neurones biologiques . Pourtant, ils détiennent encore de nombreux secrets pour débloquer et inspirer l'avenir de l'intelligence artificielle.

Conclusion

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