Le cerveau des abeilles inspire une IA et une robotique plus intelligentes

Les abeilles, les plus grands pollinisateurs du monde, sont un élément essentiel de la biodiversité dont nous, les humains, dépendons directement pour notre survie.

Ces insectes ailés sont principalement connus pour fournir une nourriture de haute qualité comme du miel ainsi que de la cire d'abeille, de la propolis, du pollen et de la gelée, entre autres produits. Plus important encore, ils sont responsables de la pollinisation d’innombrables plantes à fleurs, y compris une grande majorité des cultures vivrières mondiales, ce qui permet aux plantes de se reproduire et de produire des fruits, des légumes et des graines. 

Pour y parvenir, les abeilles utilisent leur corps velu et transfèrent le pollen d’une fleur à une autre.

Alors que les abeilles ne sont pas seul dans cette situation, comme les oiseaux, les singes et même les humains pollinisent, les abeilles sont certainement les plus courantes pollinisateurs. It est estimé que plus de 87 % de toutes les espèces de plantes à fleurs dépendent des animaux, les abeilles étant le principal groupe pour la pollinisation, un service écosystémique essentiel à la biodiversité et à la sécurité alimentaire.

Les abeilles sont en fait des insectes très intelligents, et les gens étudient leur comportement, leurs manières et leurs interactions sociales pour comprendre la santé des écosystèmes, les changements environnementaux et améliorer l’efficacité de la pollinisation des cultures.

De plus, les abeilles sont utilisés comme modèle pour comprendre le comportement coopératif et cartographier la manière dont les petits cerveaux coordonnent des tâches sociales complexes. 

Les scientifiques s'inspirent également des abeilles pour faire progresser la technologie. Par exemple, leurs stratégies de navigation et de communication. sont appliqués à la technologie des drones. Le comportement des abeilles a également inspiré la robotique, les algorithmes et l'IA.

À cet égard, les chercheurs ont maintenant découvert que les abeilles utilisent leurs mouvements de vol pour améliorer les signaux cérébraux, ce qui leur permet d’apprendre et de reconnaître des modèles visuels complexes avec une grande précision. 

Cette perception basée sur le mouvement, selon la nouvelle étude, pourrait révolutionner le développement de l’IA et de la robotique de nouvelle génération en mettant l’accent sur l’efficacité plutôt que sur la puissance de calcul massive.

L'intelligence des abeilles : ce que les petits cerveaux nous apprennent sur l'IA

Les capacités d’apprentissage visuel des abeilles sont tout simplement remarquables. Ce Cela est démontré par le fait qu'ils peuvent apprendre à associer une couleur à une récompense et à identifier des caractéristiques spécifiques pour classer des motifs visuels. Ils ont même démontré leur capacité à comprendre des concepts abstraits et à résoudre des tâches de numérologie en parcourant séquentiellement les éléments d'un stimulus. 

Concept fondamental des sciences cognitives, la numérométrie fait référence au nombre d'éléments dans un ensemble. et is généralement étudié dans le contexte de la perception visuelle, où il fait référence à la capacité de saisir rapidement la quantité d'objets dans une scène sans compter. 

Ainsi, les tâches de numérologie analysent la capacité innée du cerveau à percevoir et à estimer les quantités.

Ainsi, les abeilles possèdent clairement des capacités exceptionnelles, ce qui en fait un modèle animal précieux pour explorer les principes de l’apprentissage visuel en analysant leurs réponses comportementales.

Mais la chose est, ce n'est toujours pas vraiment connu juste comment les abeilles sont capables d'identifier des modèles complexes et de percevoir les complexités du monde qui les entoure lorsqu'elles butinent, compte tenu de leur sensibilité visuelle supposée faible et de leurs ressources neuronales limitées.

Les neurones sensoriels visuels sont actually présumé à évolue afin d'exploiter les régularités des scènes naturelles. Par exemple, des études ont montré que les voies sensorielles des insectes et les comportements qui leur sont associés s’adaptent de manière dynamique à différentes conditions environnantes. Les réponses sont ajustées en fonction des données d'entrée comme fréquence spatiale, contraste et corrélations spatio-temporelles. 

Lorsqu'il s'agit de stratégies d'échantillonnage actif, dans lesquelles les animaux analysent en permanence leur environnement pour extraire des informations visuelles au fil du temps, un tel comportement a a été largement observé à travers les espèces. 

Alors que les primates utilisent les mouvements oculaires pour améliorer leur résolution spatiale fine et améliorer l'encodage des stimuli naturels, les insectes emploient des stratégies qui impliquent des mouvements de la tête et du corps ou des actions spécifiques. trajectoires d'approche.

Dans le cas des abeilles, elles dépendent probablement d’une vision active et d’un échantillonnage séquentiel pour construire une représentation neuronale forte et résiliente de leur environnement. 

Ces stratégies jouent un rôle élément clé dans le traitement visuel précoce, réduisant la redondance et Rendre le le codage de stimuli visuels plus efficace. Mais encore une fois, notre compréhension de la façon dont ces mécanismes permettre Les abeilles restent capables de détecter des régularités visuelles, de surmonter des contraintes de représentation et de résoudre des tâches complexes. pauvres.

Selon la dernière étude, la compréhension de ces stratégies est essentielle pour démêler les principes fondamentaux de la vision des insectes et leurs implications plus larges pour le traitement visuel dans les systèmes biologiques et artificiels.

Alors, construire sur leur étude précédente, qui évalué les trajectoires de vol des abeilles lors d'une tâche visuelle simple¹, les chercheurs sont maintenant recherche dans les principaux éléments du circuit qui contribuent à la vision active dans la reconnaissance des motifs achromatiques.

L’objectif principal de l’étude est de déterminer comment le comportement de balayage des abeilles contribue à l’organisation et à la connectivité des neurones dans leurs lobes visuels.

Des chercheurs de l'Université de Sheffield ont émis l'hypothèse que les comportements de balayage se sont adaptés pour échantillonner des caractéristiques visuelles complexes de manière à les encoder plus efficacement dans les neurones des lobules. Ceci, à son tour, facilite des représentations uniques qui favorisent l'apprentissage dans le minuscule cerveau des abeilles. Pour tester cette hypothèse, ils ont développé un modèle neuromorphique des lobes optiques des abeilles.

Les chercheurs ont inclus des principes de codage à travers un nouveau modèle de plasticité non associative. Ce a permis au modèle d'auto-organiser sa connectivité au sein du lobe visuel, créant ainsi des représentations efficaces de l'environnement et conduisant à l'émergence de cellules sélectives en orientation, essentielles pour coder des scènes visuelles complexes.

Le cadre de traitement visuel a été encore amélioré by employant un autre module de prise de décision, qui a inspiration des mécanismes d'apprentissage associatif des insectes.

Les simulations des chercheurs révèlent qu'un petit sous-ensemble de neurones lobulaires, sensibles à des orientations et des vitesses spécifiques, peut compresser des environnements visuels complexes en représentations exprimées en fréquences de décharge. Ces représentations peu fréquentes permettent de distinguer efficacement les schémas positifs et les schémas de multiplication, ce qui souligne l'applicabilité plus large du modèle.

Les informations recueillies dans le cadre de l’étude peuvent contribuer à approfondir notre compréhension de la vision et de la cognition biologiques. et inspirer le développement de nouveaux modèles informatiques pour les tâches de reconnaissance visuelle, A déclaré le étude.

Comment la vision inspirée des abeilles façonne la robotique et l'IA

La dernière étude, un effort de collaboration avec l'Université Queen Mary de Londres et publié dans la revue eLife, détaillé un modèle numérique du cerveau miniature d'une abeille².

Elle exploite la façon surprenante dont ces insectes combinent leur cerveau et leur corps pour faire progresser la technologie et rendre les robots du futur plus intelligents et plus efficaces. À l'instar des abeilles qui utilisent leurs mouvements de vol pour créer des signaux cérébraux clairs et simplifier des tâches visuelles complexes, cette technologie de nouvelle génération peut également recueillir des informations pertinentes par le mouvement plutôt que de recourir à une puissance de calcul colossale.

L’étude a en effet démontré que même les cerveaux des plus petits insectes sont capables de résoudre des tâches visuelles complexes. 

Le fait que peu de cellules cérébrales puissent faire autant signifie que l’intelligence n’est pas seulement une affaire de cerveau, mais le résultat du travail en cohésion du cerveau, du corps et de l’environnement. 

Construire un numérique version L'étude du cerveau d'une abeille a aidé les chercheurs à découvrir que la façon dont les abeilles bougent leur corps pendant le vol contribue à leur perception visuelle de la forme. Ces mouvements produisent également des signaux électriques uniques dans leur cerveau, Qui autorise leur permettre d'identifier les caractéristiques prévisibles qui les entourent facilement et efficacement.

Ce vitrines les abeilles une précision remarquable dans l'apprentissage et l'identification de modèles visuels complexes pendant le vol.

« Dans cette étude, nous avons démontré avec succès que même le plus petit des cerveaux peut exploiter le mouvement pour percevoir et comprendre le monde qui l'entoure. Cela nous montre qu'un système compact et efficace – bien que fruit de millions d'années d'évolution – peut effectuer des calculs bien plus complexes que ce que nous pensions possible. »

– L'auteur principal de l'étude, le professeur James Marshall, directeur du Centre d'intelligence artificielle de l'Université de Sheffield

By en tirant parti Les meilleures conceptions de la nature en matière d'intelligence, a noté Marshall, cela ouvre la voie à « la prochaine génération d'IA, conduisant à des avancées dans la robotique, les véhicules autonomes et l'apprentissage du monde réel ».

Comme indiqué précédemment, cette étude s'appuie sur des recherches antérieures sur la façon dont les abeilles utilisent la vision active, où leurs mouvements contribuent à la collecte et au traitement des informations visuelles. Les travaux les plus récents examinent plus en détail les mécanismes cérébraux sous-jacents qui régissent leur comportement de vol et d'inspection de motifs spécifiques.

Lors de nos travaux précédents, nous avons été fascinés de découvrir que les abeilles utilisent un astucieux raccourci de balayage pour résoudre des énigmes visuelles. Mais cela nous a simplement révélé leur fonctionnement ; pour cette étude, nous voulions comprendre comment.

– Auteur principal, Dr HaDi MaBouDi de l'Université de Sheffield

Le visuel avancé apprentissage des modèles les capacités des abeilles ont actually était Long compris. Ce inclut leur capacité à différencier les visages humains, mais pas quant à comment ils naviguent dans le monde avec une telle efficacité.

« Notre modèle du cerveau d'une abeille démontre que ses circuits neuronaux sont optimisés pour traiter les informations visuelles non pas de manière isolée, mais par une interaction active avec ses mouvements de vol dans l'environnement naturel. »

– MaBouDi

Et cela, a-t-il noté, soutient la théorie selon laquelle l’intelligence naît de l’interaction entre le cerveau, le corps et l’environnement travaillant ensemble.

Nous avons appris que les abeilles, bien que leur cerveau ne soit pas plus gros qu'une graine de sésame, ne se contentent pas de voir le monde : elles le façonnent activement par leurs mouvements. C'est un bel exemple de l'étroite imbrication entre action et perception pour résoudre des problèmes complexes avec un minimum de ressources. Ce est quelque chose qui a des implications majeures à la fois pour la biologie et l’IA. »

– MaBouDi

Le modèle, élaboré grâce à des efforts collaboratifs, montre que les neurones d'une abeille deviennent extrêmement sensibles à des mouvements et des directions spécifiques, à mesure que leur cerveau s'adapte progressivement grâce à une exposition répétée à différents stimuli. Cela améliore leurs réponses sans avoir recours à des associations ou à des renforcements.

Cela signifie que le cerveau d'une abeille s'adapte à son environnement simplement par l'observation en vol, sans avoir besoin de récompenses immédiates.

Tout cela est réalisé grâce à quelques neurones seulement, ce qui économise à la fois l'énergie et la puissance de traitement, rendant leur cerveau incroyablement efficace. Pour tester le modèle, l'équipe l'a soumis aux mêmes défis visuels que ceux rencontrés par les abeilles. Dans ce cas précis, le modèle informatique devait différencier un signe « plus » d'un signe « multiplication ».

En imitant la stratégie des vraies abeilles, en scannant uniquement la moitié inférieure des motifs, le modèle a montré des performances considérablement améliorées. 

De plus, le modèle a démontré avec succès juste comment les abeilles peuvent reconnaître les visages humains, en utilisant seulement un petit réseau de neurones artificiels, mettant l'accent la polyvalence et le la force de leur traitement visuel.

« Les scientifiques sont fascinés par la question de savoir si la taille du cerveau prédit l'intelligence chez les animaux. Mais de telles spéculations n'ont de sens que si l'on connaît les calculs neuronaux qui sous-tendent une tâche donnée », a déclaré le professeur Lars Chittka, professeur d'écologie sensorielle et comportementale à l'Université Queen Mary de Londres. « Nous déterminons ici le nombre minimal de neurones requis pour des tâches de discrimination visuelle difficiles et constatons que ce nombre est incroyablement faible, même pour des tâches complexes comme la reconnaissance faciale humaine. Ainsi, les microcerveaux d'insectes sont capables de calculs avancés. »

So, Ce façon, le étude ajoute à la preuve que les animaux ne reçoivent pas simplement passivement des informations. En fait, ils y travaillent activement.

Les abeilles, en particulier, ont un traitement visuel d'ordre supérieur, et le modèle révèle comment l'analyse comportementale peut créer des codes neuronaux compressés et apprenables.

« Ensemble, ces résultats soutiennent un cadre unifié où la perception, l'action et la dynamique cérébrale co-évoluent pour résoudre des tâches visuelles complexes avec un minimum de ressources – offrant des perspectives puissantes à la fois pour la biologie et l'IA. »

– Professeur Mikko Juusola, professeur en neurosciences systémiques à l'École des biosciences et à l'Institut des neurosciences de l'Université de Sheffield

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Investir dans la technologie de l'IA

Dans le monde de l'IA et de la robotique, Qualcomm (QCOM + 1.14%) est une connu nom qui a exploré les neuromorphes et IA de pointe les technologies. 

Il y a plus de dix ans, Qualcomm lançait les processeurs Qualcomm Zeroth pour reproduire la perception et l'apprentissage humains, à l'image du cerveau biologique. Outre l'apprentissage d'inspiration biologique, l'objectif était de reproduire l'efficacité avec laquelle notre cerveau communique l'information et de standardiser la nouvelle architecture de traitement appelée unité de traitement neuronal (NPU).

Sa plateforme robotique RB6 pilotée par l'IA, quant à elle, alimente la robotique et les machines intelligentes de nouvelle génération, notamment les robots de livraison, les robots mobiles autonomes (AMR), les avions UAM, les robots de fabrication, les solutions de défense autonomes et bien plus encore. La plate-forme livre économe en énergie, avancé IA de pointe informatique et traitement vidéo avec connectivité 5G pour les robots

Qualcomm est principalement impliqué dans le développement de technologies fondamentales pour l'industrie du sans fil, notamment la connectivité sans fil 3G, 4G, 5G., et le calcul haute performance et basse consommation.

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Qualcomm (QCOM + 1.14%)

En examinant les performances boursières de Qualcomm, les actions de la société d'une capitalisation boursière de 171.67 milliards de dollars se négocient actuellement à 159.54 dollars, en hausse de 3.6 % cette année jusqu'à présent.

Bien que les performances de cette année aient été décevantes, elles font suite à la forte hausse de QCOM, qui a dépassé les 215 $ en juin dernier. Son BPA (sur 10.36 mois) s'établit à 15.36, son PER (sur 44.62 mois) à 2.24 et son ROE (sur XNUMX mois) à XNUMX %, tandis que les actionnaires bénéficient d'un rendement du dividende de XNUMX %.

Sur le plan financier, le fabricant de puces sans fil a signalé une augmentation de 10 % de son chiffre d'affaires à 10.4 milliards de dollars pour son troisième trimestre fiscal clos le 29 juin 2025.

Portés par la vigueur des secteurs des téléphones portables, de l'IoT et de l'automobile, les revenus de QCT ont bondi de 11 % sur un an pour atteindre 9 milliards de dollars, et les revenus EBT ont bondi de 22 % pour atteindre 2.7 milliards de dollars. Parallèlement, les revenus combinés de QCT Automotive et IoT ont progressé de 23 % sur un an pour atteindre 2.7 milliards de dollars.

Le BPA non conforme aux PCGR de la société a augmenté de 19 % en glissement annuel pour atteindre 2.77 $.

Selon le PDG Cristiano Amon :

Un nouveau trimestre de forte croissance du chiffre d'affaires de QCT Automotive et de l'IoT confirme notre stratégie de diversification et notre confiance dans l'atteinte de nos objectifs de chiffre d'affaires à long terme. Notre leadership en matière de traitement de l'IA, de calcul haute performance et basse consommation, et de connectivité avancée nous positionne comme la plateforme de référence du secteur à mesure que l'IA prend de l'ampleur en périphérie.

Au cours du trimestre, Qualcomm a reversé 3.8 milliards de dollars à ses actionnaires, dont 967 millions de dollars, soit 0.89 dollar par action, de dividendes en espèces et 2.8 milliards de dollars de rachats d'actions.

Plus récemment, Qualcomm a lancé le Dragonwing Q-6690 pour ses clients d'entreprise, moins de six mois après son dévoilement la suite de produits Dragonwing. La société affirme que le chipset est le premier processeur mobile au monde doté de capacités RFID ultra-haute fréquence intégrées.

Avec ses solutions industrielles et embarquées d'IoT, de réseau et d'infrastructure cellulaire, l'entreprise vise à les utiliser pour simplifier la complexité, optimiser l’efficacité opérationnelle et permettre une prise de décision plus intelligente.

Dans ce contexte, la société saoudienne d'IA, Humain, a commencé à construire ses premiers centres de données à Riyad et à Dammam. pour lequel il s'est associé avec Qualcomm et AMD, Cisco et Groq. L'entreprise prévoit de construire 1.9 GW de capacité de centre de données d'ici la fin de cette décennie.

Dernières nouvelles de Qualcomm (QCOM) Actualités et développements boursiers

Conclusion

Les animaux inspirent depuis longtemps la technologie, et les abeilles nous démontrent aujourd'hui que l'intelligence ne se résume pas à la taille du cerveau, mais à l'efficacité, à l'adaptabilité et à l'intégration harmonieuse du corps, du cerveau et de l'environnement. Ces enseignements pourraient contribuer à transformer la conception de l'IA.

L'IA est l'un des domaines les plus avancés et les plus dynamiques d'aujourd'hui, attirant une attention, des capitaux et un développement considérables. Cependant, la mise à l'échelle de modèles massifs est coûteuse, énergivore et non durable. La recherche inspirée par les abeilles offre une alternative : des réseaux neuronaux compacts et efficaces, capables d'accomplir davantage avec moins.

En étudiant la vision active et les stratégies neuronales compactes des abeilles, nous pouvons construire une IA et une robotique futuristes plus rapides et plus performantes.

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Références:

1. MaBouDi, H., Richter, J., Guiraud, M.-G., Roper, M., Marshall, JAR, & Chittka, L. Vision active des abeilles dans une tâche simple de discrimination de motifs. eLife, 14, e106332, publié le 20 février 2025. https://doi.org/10.7554/eLife.106332
2. MaBouDi, H., Roper, M., Guiraud, M.-G., Juusola, M., Chittka, L., & Marshall, JAR Un modèle neuromorphique de vision active montre comment l'encodage spatiotemporel dans les neurones de la lobule peut aider à la reconnaissance des formes chez les abeilles. eLife, 14, e89929, publié le 1er juillet 2025. https://doi.org/10.7554/eLife.89929