Je suis développeur web de métier et je connais d'autres langages autres que web. Je suis passionné par l'intelligence artificielle et tout particulièrement par la vie artificielle intelligente. Voici d'autres projets dans le même domaine sur lesquels j'ai travaillé : - Wild Neurons : https://openclassrooms.com/forum/sujet/ia-reseaux-neuronaux-wild-neurons (fini) - Learn To Walk : https://openclassrooms.com/forum/sujet/ia-learn-to-walk (projet en pause pour le moment)
Genèse
L'idée de créer une simulation de créatures autonomes qui auraient un comportement intelligent me plait beaucoup. Pour arriver à cette fin j'ai exploré plusieurs domaines, l'intelligence artificielle (maths donc), la vie artificielle et les neurosciences. Fort de ces connaissances, il est apparu évident que ce serait très compliqué de faire un tel projet. J'ai donc décidé de découper ce projet en plus petits projets réglant chacun une problématique bien précise afin de me rapprocher petit à petit du projet final.
Comme l'idée est de reproduire un cerveau et que l'élément fondamental du cerveau est le neurone, le premier projet est donc une simulation des échanges ioniques d'un neurone.
Généralités et avancement
La modélisation d'un neurone est simplifiée à son maximum, ainsi, le neurone a une dendrite, un soma et un axone. Un neurone a sur sa membrane des canaux ioniques qui peuvent être électro-dépendants ou chimio dépendants. Ceux-ci ne sont pas affichés et son uniformément présent sur tout le neurone. Enfin, un neurone est associé à d'autres neurones par des synapses qui peuvent être manuellement activés afin de générer des potentiels post synaptiques et, si les conditions sont réunies, un potentiel d'action.
La version actuelle est fonctionnelle mais je souhaite changer le fonctionnement général pour quelque chose de plus proche de la réalité. Le comportement dans la dendrite sera différent de celui de l'axone avec une vrai gestion du potentiel gradué qui va s'étendre jusqu'au soma. Les calculs vont aussi être plus poussés en prenant en compte plus de variables, telles que le nombre de neurotransmetteurs, la durée d'ouverture des canaux, etc. Enfin, l'ensemble de ce que je souhaite réaliser ici va être retranscrit dans des leçons comportant entre autre des animations interactives.
Objectifs
L'intérêt de modéliser les échanges ioniques est que l'on peut obtenir une large palette de comportements électriques à partir d'un seul neurone. Les critères pouvant modifier le comportement électrique sont : - les neurotransmetteurs réceptionnés par les canaux ioniques (chimio dépendants) - la sensibilité d'un canal à tel ou tel ion - la perméabilité d'un canal - l'ouverture de certains canaux selon le potentiel local de la membrane (électro-dépendants) - la vitesse de propagation du signal selon les propriétés de l'axone
On peut alors imaginer qu'en connectant plusieurs neurones entre eux on obtiendrait un ensemble d'une grande complexité.
Originalité
Les réseaux artificiels actuellement utilisés dans le domaine de l'intelligence artificielle sont aussi basés sur une vision simplifiée des neurones biologiques et des connexions entre eux. La puissance d'une connexion est modélisée par un poids et le potentiel du neurone est calculé par la somme des entrées pondérées par leurs poids. Si le potentiel dépasse un certain seuil alors le neurone s'active et transmet lui même aux neurones vers lesquels il peut émettre .
Dans ce projet, le potentiel aussi est calculé et il engendre aussi un potentiel d'action mais il est calculé localement à un emplacement bien précis de la membrane. Ainsi plusieurs activations trop éloignées sur le neurone pourront ne pas agir l'une sur l'autre. Par ailleurs, le poids lui n'existe pas dans ma modélisation, le caractère excitateur ou inhibiteur d'une activation dépend des propriétés des canaux et du neurotransmetteur utilisé.
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