The embodied brain: Bridging the brain, body, and behavior with biorealistic neuromechanical models
Cet article passe en revue les avancées des modèles neuromécaniques bioréalistes qui intègrent des contrôleurs neuronaux à des simulations du corps et de l'environnement, démontrant leur utilité pour inférer des variables biophysiques non mesurables, générer des hypothèses testables et favoriser la collaboration interdisciplinaire entre les neurosciences, la robotique et la santé.
Article original sous licence CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Ceci est une explication générée par l'IA d'un preprint qui n'a pas été évalué par des pairs. Ce n'est pas un avis médical. Ne prenez pas de décisions de santé basées sur ce contenu. Lire la clause de non-responsabilité complète
Imaginez essayer de comprendre comment une voiture roule en regardant simplement les mains du conducteur sur le volant. Vous pourriez deviner qu'ils tournent, mais vous manqueriez le rugissement du moteur, la friction des pneus sur la route et la façon dont le poids de la voiture se déplace dans un virage. Pendant longtemps, les scientifiques étudiant le comportement animal ont été confrontés à un problème similaire : ils pouvaient observer un animal bouger ou enregistrer une certaine activité cérébrale, mais ils ne pouvaient pas facilement voir les forces invisibles à l'intérieur du corps ou la boucle complexe de signaux entre le cerveau, les muscles et le monde. Ce domaine, connu sous le nom de neurosciences, tente de résoudre le mystère de la façon dont le cerveau contrôle le mouvement. L'idée fondamentale est que l'on ne peut pas comprendre le « logiciel » (le cerveau) sans comprendre le « matériel » (le corps) et l'« environnement » (le monde dans lequel il vit). Si vous voulez savoir pourquoi une mouche se pose sur un mur ou pourquoi un poisson s'enfuit devant une ombre, vous devez observer l'ensemble du système travaillant de concert, et non seulement le cerveau de manière isolée.
Ce document présente une nouvelle méthode puissante pour résoudre ce casse-tête en utilisant des « modèles neuromécaniques bioréalistes ». Voyez ces modèles comme des jumeaux numériques incroyablement détaillés d'animaux vivant à l'intérieur d'un jeu vidéo. Mais au lieu de simplement être esthétiques, ces animaux numériques possèdent une physique réelle : ils ont des os, des muscles et des nerfs qui fonctionnent exactement comme dans la réalité. Les auteurs expliquent comment les scientifiques peuvent désormais construire un animal virtuel, lui fournir les mêmes informations sensorielles qu'un animal réel reçoit, et observer ses mouvements dans un monde simulé. La magie opère car, contrairement à un animal réel, vous pouvez mettre ce jumeau numérique en pause, regarder à l'intérieur de son « cerveau » pour voir chaque neurone s'activer, et même modifier ses parties corporelles à la volée pour voir ce qui se passe.
Le document suggère que ces modèles changent la donne pour deux raisons principales. Premièrement, ils agissent comme une machine à remonter le temps pour les données invisibles. Si un scientifique enregistre un animal en train de marcher mais ne peut pas mesurer les forces infimes à l'intérieur de ses muscles, il peut « rejouer » cette marche dans le modèle numérique. L'ordinateur calcule alors quelles ont dû être ces forces cachées pour produire le mouvement, comblant ainsi les lacunes de l'expérience. Deuxièmement, ces modèles sont un terrain de jeu sûr pour les questions de type « et si ». Les scientifiques peuvent tester des idées folles, comme « Et si ce nerf spécifique ne s'était pas activé ? » ou « Et si la patte de l'animal était deux fois plus lourde ? », sans blesser un seul être vivant. Les auteurs montrent qu'en combinant ces corps numériques avec l'intelligence artificielle, nous pouvons enfin tester des théories sur la façon dont le cerveau contrôle le mouvement dans une boucle fermée, où la réaction du corps modifie ce que le cerveau fait ensuite.
Cependant, le document prend soin de noter qu'il s'agit toujours de simulations. Ils ne sont pas encore des copies parfaites de la réalité ; ce sont des outils qui nous aident à deviner et à tester. Les auteurs soutiennent que, bien que nous ne puissions pas encore simuler chaque atome d'un corps, ces modèles s'améliorent pour combler le fossé entre ce que nous pouvons mesurer et ce que nous avons besoin de savoir. Ils suggèrent que l'avenir des neurosciences réside dans le mélange d'expériences réelles avec ces substituts numériques, en utilisant l'ordinateur pour guider la prochaine étape en laboratoire. C'est un peu comme avoir un copilote capable d'effectuer un million de vols d'essai dans un simulateur pour aider le véritable pilote à naviguer dans une tempête. En traitant le cerveau, le corps et l'environnement comme une équipe connectée, ces modèles offrent une nouvelle façon de percer le code de la manière dont nous bougeons, ressentons et interagissons avec le monde qui nous entoure.
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