J’ai passé la soirée à fouiller dans les recherches sur le cerveau des mouches numériques et sur ce que les gens ont réussi à en tirer. Il y a des travaux fascinants sur le goût, le traitement sensoriel et même la plasticité synaptique.
Mais les simulations de cerveau complet que je regarde tournent largement avec des poids gelés, ce qui les prive de toute capacité d’apprentissage persistant.
Ce qui m’intéresse, c’est que la mouche a déjà des circuits neuronaux spécialisés dans la mémoire. Alors pourquoi ne pas brancher tout ça sur une mémoire synthétique et voir ce qui se passe ?
Et ça m’a fait penser aux homards russes d’Accelerando.
Une mouche amnésique et sans état ne sert à grand chose.
Je suis donc en train de construire un Flyborg avec un système de mémoire. L’idée est de relier les circuits d’apprentissage existants de la mouche à un stockage synthétique, en utilisant l’activité neuronale pour générer et récupérer des plongements vectoriels.
Idéalement, le propre système nerveux de la mouche aidera à déterminer ce qui est mémorisé, quand ces souvenirs sont récupérés et comment ils influencent son comportement.
Facile.
Je pensais justement à quel point ma mère aurait adoré cette expérience.
Moi : j’opère le cerveau d’une mouche numérique.
Maman : c’est bien. Tu as fabriqué un arbre à caca, c’est ça ?
Moi : ouais, en gros… mais c’est pour la science !
Maman : mais bien sûr, ma chérie.
Le premier problème que je rencontre, c’est la taille des traces neuronales et la façon de les gérer. La mouche bouge sans arrêt, et la simulation génère une quantité phénoménale de données. Bien plus que ce que j’imaginais.
Une fois le système de mémoire synthétique connecté, il y a une quantité énorme d’informations disponibles à capturer et à stocker. Mais la bonne nouvelle, c’est que je pense pouvoir être sélective, en catégorisant et en priorisant ce que la mouche retient.
Heureusement, j’ai pensé à utiliser un schéma correct au début du projet.
C’est encore un travail en cours, mais je me dis qu’un système de mémoire à court terme rapide, combiné à une mémoire à long terme plus lente et consolidée sélectivement, pourrait être pertinent ici.
Pour l’instant, la mouche est une petite sphère heureuse qui flotte dans un monde Godot rudimentaire. Ce n’est pas encore très beau, mais ça va être sympa quand le terrarium sera fini. J’espère que le produit final sera un article et un petit monde que vous pourrez télécharger et faire tourner chez vous.
C’est aussi une façon vraiment intéressante et différente de concevoir les agents et les robots. Je n’avais jamais envisagé de travailler sur une architecture basée sur des impulsions, mais j’adore ça. C’est assez logique, quand on y pense.
Je continuerai à poster ici au fur et à mesure que j’en apprends plus ce week-end.
À très vite.
Observation ultérieure
Edit : Bien que la mouche absorbe des données en permanence, elle n’enregistre pas tout le temps. Un détail intéressant : il y a un délai de 20ms entre le déclenchement et le traitement. J’ai d’abord cru que c’était une caractéristique de la recréation numérique, mais il s’avère que les mouches biologiques font la même chose, avec le même intervalle.
J’ai aussi pensé à finir par « Da Comrades », mais la blague serait passée inaperçue. Je vous embrasse.