Les scientifiques s’intéressent de près à l’importance du sommeil et des rêves sur les processus cognitifs tels que l’apprentissage ou la mémoire. Pendant le sommeil, nous traversons souvent deux phases alternatives : le sommeil non-REM (NREM), lorsque le cerveau « rejoue » principalement les stimuli sensoriels vécus éveillés, et le sommeil REM, lorsque des bouffées spontanées d’activité cérébrale intense produisent des rêves vifs. Une équipe de recherche dirigée par le projet Human Brain Project (HBP) a maintenant utilisé des simulations complexes du cortex cérébral pour modéliser comment différentes phases de sommeil affectent l’apprentissage.
Afin d’introduire un élément d’étrangeté dans les rêves artificiels, les scientifiques se sont inspirés d’une technique d’apprentissage machine appelée Modèles Générateurs Adverses (GAN), où deux réseaux neuronaux se disputent pour générer de nouvelles données à partir d’un ensemble de données simples. Dans ce cas, une série de simples images d’objets et d’animaux ont été combinées pour produire de nouvelles images artificielles qui peuvent sembler superficiellement réalistes à un observateur humain.
Les chercheurs ont simulé le cortex pendant trois états distincts – l’éveil, le sommeil NREM et le sommeil REM. Pendant l’éveil, le modèle est exposé à des images de chiens, de voitures, de bateaux et d’autres animaux et objets. Pendant le sommeil NREM, le modèle rejoue ces entrées sensorielles avec certaines occlusions. Pendant le sommeil REM, le modèle crée de nouvelles entrées sensorielles à travers les GAN, générant des versions tordues mais réalistes et des combinaisons des entrées.
Pour tester les performances de l’objet, les scientifiques ont utilisé un simple classificateur pour évaluer à quel point l’identité d’un objet pouvait être lue à partir des représentations corticales.
« Les rêves non-REM et REM deviennent plus réalistes à mesure que notre modèle apprend », a déclaré Jakob Jordan, co-auteur de l’étude et expert en neurosciences computationnelles à l’Université de Berne. « Alors que les rêves non-REM ressemblent étroitement aux expériences vécues éveillées, les rêves REM ont tendance à combiner ces expériences de manière créative. »
De manière intéressante, lorsque la phase REM était supprimée dans le modèle, ou lorsque les rêves étaient rendus moins créatifs, la précision du classificateur diminuait. Lorsque la phase NREM était supprimée, les représentations avaient tendance à devenir plus sensibles aux perturbations sensorielles.
Ces résultats suggèrent que l’éveil, le sommeil NREM et le sommeil REM ont des fonctions complémentaires pour l’apprentissage : éprouver les stimuli, solidifier ces expériences et découvrir des concepts sémantiques.
« Nous pensons que ces résultats suggèrent un rôle évolutif simple pour les rêves, sans interpréter leur signification exacte », a déclaré Nicolas Deperrois, doctorant en neurosciences computationnelles à Berne. « Il ne devrait pas être surprenant que les rêves soient bizarres : cette bizarrerie sert un but. La prochaine fois que vous faites des rêves fous, peut-être ne cherchez pas à leur trouver un sens plus profond – votre cerveau pourrait simplement être en train d’organiser vos expériences. »
L’étude est publiée dans la revue eLife.
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