Doom continue dcidment de sinviter partout, et cette fois il passe par le biocomputing. La socit australienne Cortical Labs a mis en avant une dmonstration dans laquelle son systme CL1 interagit avec le clbre FPS did Software laide de neurones humains cultivs sur une puce quipe dlectrodes. Sur son site, lentreprise prsente le CL1 comme un ordinateur biologique programmable, capable de faire dialoguer des neurones vivants avec un environnement logiciel en temps rel.
Pour comprendre le principe, il faut dabord garder en tte que les neurones sont des cellules vivantes capables de ragir, de sadapter et de sauto-organiser en rponse des stimulations lectriques. partir de l, le systme peut leur envoyer des informations simplifies issues du jeu, par exemple la position, la sant ou dautres lments de la partie. Les neurones ragissent alors ces signaux, puis le systme traduit leur activit en actions dans Doom. Ensuite, il leur renvoie un retour positif ou ngatif selon le rsultat obtenu. Comme ces neurones sont vivants et adaptatifs, leur rponse volue progressivement, ce qui permet au systme de devenir plus efficace avec le temps. Cest le principe qui avait dj t montr plus clairement avec Pong, et qui a permis ici de voir des neurones cultivs en laboratoire jouer Doom.
Ce nest pas une premire pour Cortical Labs. En 2022, lquipe avait dj publi dans la revue Neuron des rsultats sur DishBrain, un dispositif dans lequel des cultures neuronales intgres un systme numrique montraient des signes dapprentissage dans une version inspire de Pong. La dmo autour de Doom apparat donc surtout comme une nouvelle vitrine, plus spectaculaire et plus parlante pour le grand public, dune approche que lentreprise cherche dsormais pousser via son CL1 et sa plateforme Cortical Cloud.
Au-del du ct insolite de voir des neurones humains jouer Doom, Cortical Labs met aussi en avant un autre intrt : lefficacit nergtique. Lide derrire ce type dapproche est quun rseau de neurones vivants pourrait apprendre avec beaucoup moins dnergie que les approches IA classiques entirement bases sur le silicium. Le parallle est dautant plus frappant que le cerveau humain fonctionne autour de 20 W, quand une seule puce IA haut de gamme comme la NVIDIA H100 peut grimper jusqu 700 W.
