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La bouche artificielle

Comprendre le rôle de la bouche

Tous les jours, plusieurs fois par jour, la bouche effectue la manducation. La manducation est l'action qui regroupe les opérations antérieures à la digestion que sont la préhension, la mastication, l'insalivation, la ventilation et la déglutition.
Les mécanismes en jeu dans la bouche étant complexes, une équipe de chercheurs de l'INRA (Centre des Sciences du Goût et de l’Alimentation et Flaveur Food Oral Processing & Perception) collabore afin de les étudier en profondeur, et ce en particulier, grâce au développement d'une "bouche artificielle". Leurs travaux se focalisent sur les perceptions humaines des flaveurs (sensations olfactives, gustatives et tactiles ressenties lors de la consommation d'un produit alimentaire), notamment en étudiant la mastication et la salivation « c’est-à-dire à la manière dont un aliment est déstructuré en bouche et les stimuli sont libérés pour atteindre les récepteurs », explique Christian Salles, directeur de recherche à l'INRA.
Afin d'étudier les interactions entre la mastication et la libération des arômes en bouche, les chercheurs utilisent le plus souvent une procédure in vivo en recourant à un jury de dégustateurs. Cette procédure est cependant limitée, compte tenu de la dispersion des données collectées. Pour cette raison, les chercheurs se sont tournés vers des expérimentations in vitro en utilisant une bouche artificielle ou « machine à mâcher ».

La bouche artificielle

L'idée étant inédite, il a fallu créer l'instrument de toutes pièces. Cela a nécessité trois ans d'ébauches et de développement (en collaboration avec l'IUT du Creusot). La bouche artificielle voit le jour en 2006. Sans cesse améliorée depuis, elle consiste en des mâchoires supérieure et inférieure, des dents faites à partir de molaires scannées en 3D, et d’une langue alimentée en salive artificielle. De nombreuses études ont pu être réalisées en contrôlant les paramètres de la machine (chose impossible à effectuer sur les humains ! ). Il est par exemple possible de suivre en temps réel la libération des arômes, grâce à un spectromètre de masse. La bouche humaine continue toutefois à faire partie des expériences. Les données collectées servent par exemple à calibrer plus minutieusement le simulateur de mastication.
Les chercheurs travaillent à présent sur une bouche artificielle de seconde génération pour l'horizon 2020. L'instrument, ajusté, optimisé et plus facile à utiliser permettra aux chercheurs de comprendre en profondeur l'influence de certains paramètres physiologiques sur la libération de la flaveur.

Publié le 22/11/2018

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Vers des réseaux de synapses artificiels
Une synapse électronique capable d'apprentissage a été créée, avec en vue la création de systèmes tels que des caméras économes en énergie.

La mémoire et la synapse

Dans le cerveau, les informations sont transmises par des signaux électriques véhiculés par les neurones. Ces cellules sont connectées entre elles grâce à des synapses, dont les caractéristiques sont modulées en fonction des impulsions qu'elles reçoivent. Ainsi, une stimulation régulière provoque un renforcement des connexions synaptiques dans le temps. Ces modifications moléculaires sont appelées potentialisations à long terme.

Dans l'hippocampe, siège de la mémoire, cette capacité de la synapse à adapter sa résistance participe à la capacité d'apprentissage des êtres vivants. Les neurones de cette zone, très plastiques, renforcent les connexions qui reçoivent des influx nerveux. Cette augmentation de l'efficacité peut durer de plusieurs heures à plusieurs semaines. Dans une démarche de biomimétisme, l'électronique peut reprendre les principes de fonctionnement du vivant pour créer des synapses artificielles.

Le memristor, synapse artificielle

S'inspirant de ce mécanisme, une équipe de scientifiques a créé une synapse artificielle sur une puce électronique, le flux d'électrons jouant le rôle des neurotransmetteurs. Ils ont appliqué le principe du memristor, dont la force de résistance varie en fonction du courant qui le traverse et imite donc le fonctionnement de son équivalent biologique. Le nanocomposant électronique, formé d'une fine couche ferroélectrique prise en sandwich entre deux électrodes, garde en mémoire les tensions électriques qui lui ont été appliquées.

Les scientifiques ont également développé un modèle physique qui explicite cette capacité d'apprentissage autonome et prédit son fonctionnement. Ces travaux ouvrent la voie à la création d'un réseau de synapses moins énergivores que ceux utilisés actuellement dans certains algorithmes de reconnaissance d'images. De plus, l'étude de ces modèles va permettre de créer des architectures électroniques de plus en plus complexes, comme des ensembles de neurones artificiels interconnectés par ces memristors.

Des systèmes d'apprentissage bio-inspirés

De tels réseaux pourraient révolutionner l'apprentissage profond des machines, le deep learning, en devenant l'une des briques d'un futur cerveau artificiel qui répliquerait les capacités d'un cerveau du monde vivant. Ainsi, après avoir étudié ce comportement dynamique à l'échelle d'un memristor, les chercheur·euse·s ont simulé l'apprentissage non-supervisé d'un réseau artificiel composé de quarante-cinq memristors pour la reconnaissance de formes simples.

Ces travaux sont à la base d'un nouveau type de caméra destiné à la reconnaissance de formes en temps réel, qui n'active ses pixels que si la scène présente dans l'angle de vision est modifiée. Les architectures électroniques nouvelles seraient plus efficaces dans les tâches d'apprentissage, non pour remplacer totalement l'architecture traditionnelle des micro-processeurs mais pour les compléter. Dans le cadre du projet européen ULPEC H2020 visant à concevoir une caméra bio-inspirée, les scientifiques du CNRS envisagent de traiter l'information reçue par un réseau de neurones d'environ mille memristors.

En savoir plus

La synapse, sur Le cerveau à tous les niveaux

Fonctionnement d'une synapse, sur Sciences en ligne

Quatre questions sur le cerveau, sur Sciences en ligne

Des machines qui parlent entre elles ?, sur Sciences en ligne

Des synapses électroniques capables d'apprendre : vers un cerveau artificiel ?, communiqué de presse du CNRS

Arthur Jeannot
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