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08
'13
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MAPLESOFT
Bras contrôleur pour Spaun, le plus grand modèle fonctionnel au monde de cerveau, construit à l’aide de MapleSim
Des neuroscientifiques et des ingénieurs logiciel du Groupe de Recherche en Neurosciences Informatiques de l’Université de Waterloo ont construit le plus grand modèle fonctionnel au monde de cerveau humain. Appelé Spaun, ce cerveau simulé possède un œil numérique qu’il utilise comme données d’entrée visuelles et un bras robotisé pour élaborer ses réponses.
L’un des problèmes auxquels Travis a été confronté au début de ses recherches, c’est le manque de disponibilité de modèles exhaustifs de bras humain. Cependant, les études empiriques axées sur la recherche sur le cerveau impliquent en général d’avoir à sa disposition un sujet effectuant différentes tâches avec le bras. Il était par conséquent important d’avoir sous la main un modèle de bras simulé pour tester la précision du modèle de cerveau.
Spaun (Semantic Pointer Architecture Unified Network – réseau unifié d’architecture de pointeurs sémantiques) consiste en la simulation de 2,5 millions de neurones lui permettant d’exécuter huit tâches différentes. Spaun possède un œil numérique de 28×28 (784 pixels) et un bras robotisé avec lequel il est capable d’écrire sur une feuille de papier. Les chercheurs montrent à Spaun un groupe de chiffres et de lettres qu’il mémorise ; une nouvelle lettre ou un nouveau symbole sert ensuite d’ordre envoyé pour lui indiquer quelle fonction exécuter. Le résultat de la tâche s’inscrit alors dans le bras simulé. A l’aide du bras, le cerveau démontre l’exécution de tâches telles que la copie de dessin, le calcul, la mémorisation et la reproduction de séquences ou encore le raisonnement fluide*.
Dans un article, le magazine Popular Science le décrit de la manière suivante : « Le programme informatique reconnaît certains éléments, apprend et retient, et sait même répondre aux questions simples d’un test d’intelligence. C’est une avancée majeure en matière de simulation du cerveau humain, car c’est le premier modèle véritablement capable d’imiter des comportements tout en modélisant la physiologie sous-jacente ».
A l’aide de MapleSim, Travis et son équipe ont construit un modèle de bras doté de 9 muscles et 3 articulations (épaule, coude et poignet), sur la base du modèle présenté dans un article du Dr Kenji Tahara. Les muscles du bras ont été construits dans MapleSim selon le modèle établi par Hill. Le contrôleur a été modélisé dans MATLAB®, et la connectivité de MapleSim à MATLAB® via le moteur Maple a assuré une intégration transparente entre les deux systèmes. « Nous avons pu progressivement, et sans problème, accroître la complexité du modèle grâce à MapleSim », explique Travis. « MapleSim nous a permis d’ajouter facilement un nouveau muscle / une nouvelle articulation au fur et à mesure que nous avancions, sans la moindre perte de fidélité. Nous avons pu de cette façon limiter les coûts et nous concentrer sur le développement du système de contrôle ».
Après avoir étudié différents outils similaires de modélisation et de simulation, ce sont en fin de compte les capacités de calcul de MapleSim qui ont convaincu Travis et emporté sa décision. « Avec autres logiciels de modélisation que nous avons évalués, il était purement et simplement impossible d’accéder aux équations sous-jacentes pour analyse », poursuit Travis. « Avec MapleSim, nous avions accès aux équations symboliques gouvernant le système. Autrement dit, nous pouvions obtenir des descriptions très précises et effectuer une analyse approfondie du modèle. Et les équations étaient automatiquement simplifiées dans MapleSim, nous donnant ainsi une simulation extrêmement efficace ».
L’objectif assigné à la recherche pour Spaun consistait à évaluer l’incidence de différents scénarii sur les réactions du système de cerveau. D'autres recherches utilisant le même modèle de bras MapleSim ont été consacrées à la modélisation des effets des dommages au cerveau provoqués par des traumatismes, par la maladie d’Huntington, et par des anomalies cérébelleuses. Les résultats ont été comparés aux données relatives à des patients réels de façon à évaluer la précision du modèle. Il est important, pour l’obtention de résultats précis, de disposer d’un bras réaliste agissant à l’identique d’un vrai membre, pourvu de réactions musculaires, de longueurs et d’une masse de segments adéquates.
Les résultats découlant de ces recherches sont applicables à la modélisation de nouveaux traitements pour les patients. Par exemple, les effets de la stimulation cérébrale profonde (SCP), à savoir la procédure d’implantation dans le cerveau d’électrodes envoyant de petites décharges électriques pour le traitement de la maladie de Parkinson, peuvent être modélisés de cette manière. Un modèle comme celui de Spaun permettra de conduire des investigations plus en profondeur et plus précises avant le début du traitement. Autre domaine d’application, le développement de neuroprothèses grâce à une meilleure compréhension des systèmes de commande de moteurs, et l’amélioration du fonctionnement des prothèses grâce aux signaux sortants.
Ayant achevé le modèle Spaun, Travis travaille actuellement à l’élaboration d’un modèle axé sur l’apprentissage de la commande de moteur du système de cerveau, préférable à une approche analytique du contrôleur. MapleSim joue un rôle important dans cette recherche en raison de son interface conviviale et des simulations hautement optimisées qu’il procure. Les simulations du bras que Travis a générées pour le modèle Spaun sont maintenant mises à profit pour le développement d’autres contrôleurs. Travis pourra ainsi économiser temps et efforts pour la création de nouveaux modèles et la poursuite de ses recherches de niveau international.
* : fluid reasoning - appellation américaine du facteur Gf de Carroll.
