Selon l’âge, une personne a besoin de 7 à 13 heures de sommeil par jour. Beaucoup de choses se passent pendant cette période : rythme cardiaque, respiration, flux et reflux du métabolisme ; les niveaux d’hormones s’ajustent; le corps se détend. Pas tellement dans le cerveau.

« Le cerveau est très occupé lorsque nous dormons, répétant ce que nous avons appris pendant la journée », a déclaré le Dr Maxim Bazhenov, professeur de médecine et chercheur sur le sommeil à l’Université de Californie, San Diego School of Medicine. « Le sommeil aide à organiser les souvenirs et à les présenter de la manière la plus efficace. »

Dans un précédent article publié, Bazhenov et ses collègues ont décrit comment le sommeil construit la mémoire rationnelle, la capacité de se souvenir d’associations arbitraires ou indirectes entre des objets, des personnes ou des événements, et protège contre l’oubli de vieux souvenirs.

Les réseaux de neurones artificiels utilisent l’architecture du cerveau humain pour améliorer de nombreuses technologies et systèmes, de la science et de la médecine fondamentales à la finance et aux médias sociaux. Ils ont atteint des performances surhumaines à certains égards, comme la vitesse de calcul, mais ils échouent sur un aspect clé : lorsque les réseaux de neurones artificiels apprennent de manière séquentielle, de nouvelles informations écrasent les informations précédentes, un phénomène connu sous le nom d’oubli catastrophique.

« En revanche, le cerveau humain apprend et intègre constamment de nouvelles données aux connaissances existantes », a déclaré Bazhenov, « et apprend généralement mieux lorsque la nouvelle formation est alternée avec des périodes de sommeil pour consolider la mémoire. »

Dans le numéro du 18 novembre 2022 de Computational Biology PLOS, l’auteur principal Bazhenov et ses collègues discutent de la façon dont les modèles biologiques peuvent aider à atténuer la menace d’oubli catastrophique dans les réseaux de neurones artificiels, augmentant encore leur utilité dans une gamme d’intérêts de recherche.

Les chercheurs ont utilisé des réseaux de neurones à pointes qui imitent artificiellement les systèmes de neurones naturels : au lieu de transmettre des informations en continu, elles sont transmises sous forme d’événements discrets (pointes) à des moments précis.

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Ils ont constaté que lorsque les réseaux de pointe étaient entraînés pour une nouvelle tâche, mais avec des périodes hors ligne occasionnelles imitant le sommeil, l’oubli catastrophique était atténué. Tout comme le cerveau humain, ont déclaré les auteurs de l’étude, mettre le réseau en veille leur a permis de recréer d’anciens souvenirs sans utiliser explicitement d’anciennes données d’entraînement.

Les souvenirs sont représentés dans le cerveau humain par des schémas de masse synaptique – la force ou l’amplitude de la connexion entre deux neurones.

« Lorsque nous apprenons de nouvelles informations », a déclaré Bazhenov, « les neurones se déclenchent dans un ordre spécifique, ce qui augmente le nombre de synapses entre eux. Pendant le sommeil, les modèles de pointe appris pendant l’état de veille se répètent spontanément. C’est ce qu’on appelle la réactivation ou la correction.

« La plasticité synaptique, ou la capacité de modifier ou de façonner, est toujours présente pendant le sommeil et peut encore améliorer les modèles de masse synaptique qui représentent la mémoire, aidant à prévenir l’oubli ou permettant le transfert de connaissances d’anciennes tâches à de nouvelles. »

Lorsque Bazhenov et ses collègues ont appliqué cette approche aux réseaux de neurones artificiels, ils ont découvert que cela aidait les réseaux à éviter un oubli catastrophique.

« Cela signifiait que ces réseaux pouvaient apprendre en continu, tout comme les humains ou les animaux. Comprendre comment le cerveau humain traite les informations pendant le sommeil pourrait aider à stimuler la mémoire chez les humains. L’augmentation des habitudes de sommeil peut conduire à une meilleure mémoire.

« Dans d’autres projets, nous utilisons des modèles informatiques pour développer des stratégies optimales d’application de la stimulation pendant le sommeil, telles que des tonalités auditives qui améliorent les habitudes de sommeil et améliorent le processus d’apprentissage. Cela peut être particulièrement important lorsque la mémoire est sous-optimale, comme lorsque la mémoire diminue avec l’âge ou dans certaines conditions telles que la maladie d’Alzheimer. »

Les contributeurs incluent Ryan Golden et Jean Erik Delanois, tous deux à l’UC San Diego ; et Pavel Sanda de l’Institut d’informatique de l’Académie tchèque des sciences.