Quels sont les modèles de neurones à impulsion?
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Les modèles de neurones biologiques, également connus sous le nom de modèles de neurones à impulsion, sont des descriptions mathématiques des propriétés des neurones, un type de cellules du système nerveux qui génèrent des potentiels électriques d'une durée d'environ une milliseconde à travers leur membrane cellulaire. Ces potentiels électriques sont appelés potentiels d'action, pics ou impulsions (Figure 2). Les impulsions circulent le long de l'axone jusqu'aux synapses du neurone émetteur et sont transmises à de nombreux autres neurones. Les neurones à impulsions décrivant un des aspects majeur du système nerveux, ils sont considérés comme une unité fondamentale de traitement de l'information du système nerveux.
Modèles du neurone biologique
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Les différents modèles de neurones à impulsions peuvent être divisés en différentes catégories : les modèles mathématiques les plus détaillés sont les modèles de neurones biophysiques (également appelés modèles de Hodgkin-Huxley) qui décrivent la tension membranaire en fonction du courant d'entrée et de l'activation des différents canaux ioniques. Plus simple mathématiquement, les modèles d'intégration-et-tir décrivent la tension membranaire en fonction du courant d'entrée et prédisent les impulsions sans description des processus biophysiques à l'origine du potentiel d'action. Des modèles encore plus abstraits prédisent uniquement les impulsions de sortie (mais pas la tension membranaire) en fonction de stimulation pouvant provenir d'une entrée sensorielle ou pharmacologique.
Modèles du neurone biologique
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Nossenson & Messer eurent l'idée d'un modèle de neurone à impulsions donne la probabilité qu'un neurone déclenche une impulsion en réponse à un stimulus externe ou pharmacologique. Le modèle se compose, comme le montre la figure 4, d'une couche de récepteur et d'un neurone à impulsion en cascade. Le lien entre le stimulus externe et la probabilité de déclenchement d'un pic se fait en deux étapes : d'abord, un modèle de cellule réceptrice traduit le stimulus externe brut en une concentration de neurotransmetteur, puis, un modèle de neurone à impulsions relie entre eux la concentration de neurotransmetteur et le taux de décharge (probabilité de déclenchement d'un potentiel d'action). Le modèle de neurone à impulsions dépend donc en lui-même de la concentration de neurotransmetteurs à l'étape d'entrée.  Une caractéristique importante de ce modèle est la prédiction du taux de décharge des neurones qui capture, en utilisant un faible nombre de paramètres libres, le bord accentué caractéristique de la réponse des neurones à un stimulus abrupte (comme le montre la figure 5). Le taux d'impulsions est une probabilité (normalisée) de décharge d'impulsion neuronales mais aussi une quantité, proportionnelle au courant de neurotransmetteurs libérés par la cellule. On peut écrire la cadence de tir sous la forme suivante :
Modèles du neurone biologique
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Les modèles de neurones à impulsions sont utilisés dans une variété d'applications nécessitant un codage ou un décodage à partir de trains d"impulsions neuronales dans le contexte de neuroprothèses et d' interfaces cerveau-ordinateur telles que les prothèses rétiniennes : ou membres artificiels contrôle et sensation.
Modèles du neurone biologique
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Ces programmes simulent des modèles neuronaux complexes avec un haut niveau de détail et de précision, en utilisant des modèle neuronaux :
Réseau de neurones à impulsions
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Toutes les cellules du système nerveux ne produisent pas le type d'impulsions utilisé dans les modèles de neurones à impulsions. C'est par exemple le cas pour les cellules ciliées cochléaires, les cellules réceptrices rétiniennes et les cellules bipolaires rétiniennes. De plus notre système nerveux n'est pas composé uniquement de neurones mais aussi en grande parties de cellules gliales .
Modèles du neurone biologique
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D'un point de vue conceptuel, cette génération est la plus proche du modèle biologique, ce sont les réseaux impulsionnels (SNN). Les neurones reçoivent et émettent, cette fois-ci, une suite d'impulsions ("spike", en anglais) chronologiquement ordonnée, ce qui induit une notion temporelle en plus. Par contre le modèle ne prend pas en compte l'amplitude et la durée de l'impulsion, c'est surtout le moment où celle-ci a été émise qui est défini comme pertinent. L'état d'un neurone est décrit par son potentiel, qui est modélisé par une variable dynamique. Le neurone fonctionne comme un intégrateur fuyant, c'est-à-dire un composant qui augmente son potentiel lorsqu'il reçoit des impulsions en les accumulant au cours du temps et qui diminue si celui-ci n'est pas stimulé. De plus, lorsqu'une impulsions est émise, on prend en compte le concept de période réfractaire qui permet un réglage sur le pas de temps minimal entre deux impulsions.
Réseau de neurones à impulsions
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Ce modèle est donc plus généraliste car il peut prendre en compte les deux encodages : fréquentiel et temporel. Le codage fréquentiel est déterminé par le nombre d'impulsions dans une période donnée d'un neurone, on revient dans une configuration plus classique comme pour les neurones de seconde génération. Le codage temporel est déterminé par le moment d'émission d'une impulsion, il n y a pas d'équivalent avec la seconde génération, les SNN sont donc un modèle plus général. Des travaux ont montré que l'on pouvait émuler les principaux modèles classiques (MLP, etc.) avec des SNN.
Réseau de neurones à impulsions
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Les modèles de cette catégorie furent créés à la suite d'expériences impliquant une stimulation naturelle telle que la lumière, le son, le toucher ou l'odeur. Dans ces expériences, le motif d'impulsion en réponse à un même stimulus varie d'un essai à l'autre, mais la réponse moyenne de plusieurs essais converge souvent vers un motif clair. Les modèles de cette catégorie s'intéressent à établir une relation probabiliste entre le stimulus d'entrée et les occurrences des pics. Il est important de noter que les neurones enregistrés expérimentalement sont souvent situés plusieurs étapes de traitement après les neurones sensoriels. Ainsi les modèles résument les effets de la séquence d'étapes de traitement (par plusieurs neurones) et non pas le traitement direct d'un neurone.
Modèles du neurone biologique
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L'une des premières motivations ayant poussé les chercheurs à développer ce modèle est que l'on a observé que l'information pertinente résidait dans l'instant d'émission d'impulsions plutôt que dans la fréquence. C'est pourquoi, contrairement aux réseaux de neurones de seconde génération qui sont largement utilisés, les neurones à impulsions ne se déclenchent pas à chaque cycle de propagation, mais seulement lorsque leur niveau d'activation atteint une valeur seuil spécifique. Par conséquent, le réseau est asynchrone et susceptible de bien gérer les données temporelles telles que la vidéo.
Réseau de neurones à impulsions