Recherche
Les réseaux de neurones topographiques reproduisent de manière plus fidèle le système visuel humain.
Des chercheurs de l’Université d’Osnabrück et de Freie Universität Berlin ont développé une nouvelle classe de réseaux de neurones artificiels, appelés réseaux de neurones tout topographiques (All-TNN), qui imitent le système visuel humain de manière plus précise que les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) traditionnels.
Publiée dans Nature Human Behavior, cette recherche souligne que, contrairement aux CNN, qui reproduisent les mêmes caractéristiques dans des espaces visuels, les All-TNN respectent l’organisation rétinotopique du cerveau, où les signaux visuels suivent une structure spatiale au sein du cortex.Ces modèles avancés reflètent mieux les processus de traitement visuel du cerveau humain et pourraient ouvrir de nouvelles pistes pour les études en neurosciences et en psychologie.
En capturant l’interrelation entre les types de fonctionnalités visuelles et leur localisation sur le cortex, les All-TNN offrent un outil prometteur pour comprendre les bases neuronales de la perception humaine.
Les chercheurs continuent d’améliorer ces modèles pour les rendre plus efficaces tout en cherchant à en apprendre davantage sur les mécanismes biologiques qui régissent la sélectivité corticale.