Les abeilles mellifères et le modèle pour le développement de l'IA dans l'agriculture

Les abeilles mellifères et le modèle pour le développement de l'IA dans l'agriculture

Leah Elson , Agdaily*

Image : Lukasz Siekierski, Shutterstock

Lorsqu'il s'agit de construire des machines intelligentes, les ingénieurs se tournent souvent vers le cerveau humain pour trouver l'inspiration. Mais une étude récente publiée dans eLife suggère que nous pourrions obtenir d'aussi bons résultats en nous inspirant des yeux composés de l'humble abeille mellifère.

Relativement parlant, les abeilles ont un cerveau minuscule. Elles parviennent néanmoins à effectuer des processus de navigation, de reconnaissance de formes et de prise de décision incroyablement élégants. L'un de leurs tours les plus impressionnants ? Reconnaître les motifs symétriques et les relations spatiales dans les fleurs, un élément clé de leur comportement de butinage inégalé... et une capacité très prisée pour l'amélioration de l'intelligence artificielle (IA).

Une équipe de recherche britannique a développé un modèle neuromorphique de la vision des abeilles, en se concentrant sur la zone de traitement visuel du cerveau des insectes. En simulant le codage spatio-temporel des abeilles (la façon dont les neurones réagissent non seulement aux motifs spatiaux, mais aussi à la façon dont ces motifs se déplacent dans le temps), ils ont créé un système capable d'imiter la façon dont les abeilles identifient et distinguent différents repères visuels.

En combinant des expériences comportementales et une modélisation informatique inspirée de la biologie, l'équipe a recréé la manière dont les abeilles explorent leur environnement visuellement. Elle a découvert que ce comportement de balayage, associé à des stratégies d'encodage spécifiques dans les neurones visuels, permettait aux abeilles de compresser les données visuelles en représentations efficaces. Cela signifie que les abeilles peuvent reconnaître une fleur non pas en mémorisant chaque pixel, mais en la réduisant à ses caractéristiques les plus informatives.

Cette reconnaissance de formes inspirée des abeilles a été reproduite à l'aide d'une architecture d'IA qui imite le timing des décharges neuronales réelles. Le résultat ? Un système de reconnaissance visuelle économe en ressources, capable d'identifier des formes avec un haut degré de précision, sans avoir besoin de ressources informatiques complexes.

Ces découvertes sont considérables, car si les systèmes d'IA basés sur l'apprentissage profond actuels sont puissants, ils sont coûteux en termes de calcul et souvent fragiles face à de nouveaux stimuli. En revanche, les abeilles utilisent un minimum d'énergie pour obtenir une reconnaissance robuste dans des conditions variables et adaptables.

En s'inspirant des concepts issus de la neurobiologie de cet insecte, les ingénieurs pourraient théoriquement concevoir de futurs systèmes d'IA plus rapides, plus économes en énergie et plus adaptables. Cela pourrait être particulièrement utile pour les drones autonomes, les micro-robots et les systèmes de vision à faible consommation d'énergie, où les ressources sont limitées.

De plus, ces travaux mettent en évidence le pouvoir de la perception active : au lieu d'absorber passivement des données, les systèmes intelligents (biologiques ou artificiels) peuvent tirer profit d'une interaction stratégique avec leur environnement pour en extraire du sens.

La nature a passé des millions d'années à perfectionner les systèmes de vision des organismes soumis à de sévères contraintes en matière de ressources. Cette étude nous rappelle que le comportement intelligent ne nécessite pas un cerveau énorme, mais simplement la bonne stratégie. Alors que nous concevons la prochaine génération d'IA, il pourrait s'avérer précieux de nous tourner vers les plus petites créatures qui nous entourent.

De la ruche au matériel informatique, nos amies les abeilles pourraient bien détenir le secret pour créer des machines plus intelligentes et plus efficaces.

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Leah Elson est une scientifique, auteure et communicatrice scientifique américaine. Elle possède deux pitbulls et soixante-huit plantes d'intérieur.

Source : Honeybees and the Blueprint for AI Development in Agriculture