Circuits et systemes de modelisation analogique de neurones ...

Chapitre IV : mise en œuvre et applicationsl'ASIC. Pour nos circuits, 50 pF représente donc une limite inférieure qui correspond à uneconstante de temps minimale de 50 pF x 10 k = 0,5 s (voir annexe E pour les relationsd'étalonnage). Notons aussi que le système d'acquisition utilisé (celui du banc "vortex") a unefréquence d'échantillonnage limitée et les PA les plus rapides ne comportent pas assez depoints de mesures, ce qui contribue à dégrader la fonction d'erreur de la figure 4-11.Pour pouvoir encore accélérer la vitesse de calcul, on pourrait par exemple modifier la valeurde la résistance intégrée mais il faudrait aussi faire une étude détaillée des caractéristiquesfréquentielles des opérateurs utilisés pour connaître les limites inhérentes aux circuits. Cemode de fonctionnement ne faisant pas partie des contraintes initiales, cette caractérisation n'apas été réalisée systématiquement pour les circuits actuellement utilisés.3. METHODE DES RESEAUX HYBRIDES.3.1.Principe et historique.C'est la technique qui est à l'origine du travail présenté dans ce manuscrit. Son principe debase est extrêmement simple : il consiste à interconnecter des neurones biologiques vivants etdes neurones artificiels pour les faire interagir en temps réel.L'étude d'un réseau de neurones biologiques reste une tâche longue et délicate. Ses propriétéssont liées à trois éléments principaux : les neurones qui le composent, les synapses quiassurent les connexions et la topologie de l'ensemble. L'espoir d'une compréhension globaleimplique sans doute d'évaluer chacun d'entre eux. Pour ce faire, l'expérimentateur dispose d'unnombre important de moyens de mesures directs ou indirects, d'une panoplie de méthodespharmacologiques permettant par exemple d'altérer le fonctionnement de certains canaux etainsi d'en évaluer l'influence. Mais, finalement, ces contraintes expérimentales limitentsouvent l'étude au niveau de la cellule individuelle et restent difficiles à appliquer à l'étude desréseaux et de leurs propriétés.Modélisation et simulation ont déjà permis d'améliorer la vision d'ensemble des réseauxbiologiques mais la mise en œuvre de réseaux hybrides présente une avancée supplémentairedans le domaine de l'expérimentation : le modèle simulé est maintenant connecté à descellules vivantes. L'avantage majeur des neurones artificiels est qu'ils sont entièrementajustables. La flexibilité qui apparaît alors dans le réseau hybride permet de mesurer et tester156