Coopération locale de recherche (COLOR-2004): Spiker
Objet de la proposition Travail à realiser Ressources demandées Eléments complémentaires


Résumé de la proposition :
       Titre: SPIKER

Mise en place d'un outil de simulation de cartes de neurones à spikes pour la modélisation de la perception corticale du mouvement.
        (i)   travailler en lien avec une équipe de vision biologique de la région pour valider le travail entrepris et poursuivre la collaboration, après
        (ii)  faire le transfert à sophia du travail réalisé dans le projet cortex   pour utiliser un formalisme/outil déja établi

       Equipes impliquées: odyssee et (Centre de Recherche en Neurosciences Cognitives, groupe vision)

Contact: vthierry

Objet de la proposition :

    Notre objectif est d'introduire les EDP comme un outil efficace de modélisation biologiquement plausible pour la perception visuelle. Cela nous conduit à mettre en place un outil de simulation de cartes de neurones à spikes pour la modélisation de la perception corticale du mouvement inspiré des mécanismes EDP que maîtrise odyssee.

   La notion de carte corticale (un très bref résumé).
   Les processus perceptifs au sein du cortex s'architecturent en termes de  ``cartes'' de calcul de valeurs quantitives liées à la perception: l'image rétinienne est elle même une carte ``rétinotopique'' de l'irradiance lumineuse, une valeur ``vectorielle'' si l'on tient compte de la couleur. Dès le début du traitement cortical visuel, il y a des cartes liées au calcul du contraste de l'image (cartes de contours), à l'orientation locale des contours, à la disparité binoculaire, etc.. Dans notre contexte de perception du mouvement, nous prendrons en compte les cartes de calcul de la disparité temporelle de l'intensité, mais aussi des calculs de vitesse locale, etc...  (on pourra consulter {burnod:93} pour un traité sur le sujet).
   Ces cartes corticales sont constituées de réseaux de neurones biologiques à ne pas confondre avec les réseaux de neurones artificiels. Elles conduisent à une intégration des fonctions corticales par ségrégation de ces cartes comme discuté en {friston:02}. Le couplage entre ces aires joue donc un rôle primordial {bullier:01}.
   De même la vision artificielle a récemment architecturé, grâce à l'approche EDP ces mêmes calculs sous cette forme. Cette approche est très générale au sens où un large variété de problèmes se résolve dans ce framework.  De fait les deux systèmes doivent réaliser les mêmes tâches perceptives et travaillant dans des environnements similaires, sont très vraisemblablement conduits à y poser les mêmes hypothèses, donc à introduire des contraintes comparables dans les calculs. C'est donc un défi ambitieux mais légitime de proposer de considérer des modèles similaires, à ce niveau.
  On pourra consulter le travail préliminaire de notre projet sur ce sujet pour une discussion plus détaillée.
   Simuler des cartes corticales en utilisant des EDP.
  L'introduction relativement récente en vision artificielle  (voir par exemple {alvarez-morel:94} pour une introduction didactique, y compris avec les aspects très importants théoriquement d'``axiomatisation'' de la cette partie de la vision par ordinateur), leur succès tient au fait que cette approche ne fournit pas seulement une approche claire de ``what is to be done'' (définition précise de ce que les processus de calcul doivent produire, par exemple en terme d'un critère à minimiser) mais aussi de ``how to do it'' en liaison avec l'implémentation des équations d'Euler-Lagrange qui permettent d'améliorer/optimiser à partir d'une solution initiale (information a-priori ou par défaut) la solution recherchée. Notons que ce schéma d'optimisation est illustratif de la méthodologie, mais que l'approche ``EDP'' est plus générale que cela.
  Au niveau de l'implémentation le calcul via les EDP est mis en oeuvre par un mécanisme de régularisation basé sur processus de diffusion anisotrope de l'information au sein de la carte qui conduit à une estimation globale bien-définie des quantités recherchées. De plus cette estimation est stable en présence de bruit ou de données partiellement définies. Ce sont en fait les algorithmes dont les performances se rapprochent le plus des performances des systèmes biologiques.
 Pour construire un lien avec les réseaux de neurones biologiques, nous devons disposer d'une méthode qui permette d'implémenter ces équations de diffusion, sous la forme d'un réseau d'unités qui correspondent à celles du cortex (vraisemblablement les colonnes corticales{alexandre:90}). Le point délicat est justement la discrétisation de cet opérateur de diffusion. Concrètement, il faut décrire finement et de manière rigoureuse comment intégrer les informations dans un petit voisinage échantilloné de manière non nécessairement ponctuelle, la coopération entre ces unités donnant le calcul global. De plus il est faut imposer à ce mécanisme d'être basé à une rétroaction linéaire locale de nature spécifique{durbin-miall-etal:89} pour que ce mécanisme soit biologiquement plausible.
 Par chance, cet élément de théorie existe, on parle de méthode particulaire, introduite en mécanique des fluides par Leonard puis développée par Raviat et Mas-Gallic et dans la forme que nous utilisons par Degond and Mas-Gallic {degond-mas-gallic:89}. Cette méthode est basée sur une approximation intégrale de l'opérateur de diffusion à utiliser et nous avons pu nous approprier cette méthode et en tester la validité sur un problème de calcul de mouvement.

   La prochaine étape: simuler de telles EDP sur un réseau de neurones impulsionnels. 
 Le lien avec un ``vrai'' réseau de neurone, c'est à dire un réseau de neurones impulsionnels n'est pas fait. Au niveau théorique le travail bibliograhique récent effectué dans le cadre du projet rivage avec le CERCO a permis de constater que ces modèles sont arrivés à maturité (e.g. S. Panzeri and S. R. Schultz (2001). A unified approach to the study of temporal, correlational and rate coding . Neural Computation, *13*(6), 1311-1349) et peuvent être utilisés. Ces modèles de neurones impulsionnels s'articulent sur la modélisation de la dynamique du potentiel de membrane du neurone, qui constitue la variable principale (nous renvoyons  à la thèse de O.Rochel pour une introductio récente sur le sujet).
 Le lien entre ces réseau de neurones  spikes et implémentation particulaires des EDPs décrits précédemment est actuellement étudié par Pierre K et Thierry V.
  Une bonne manipulation de la notion de neurones impulsionnels pour effectuer des simulations utiles aux collègues des sciences dela vie, passe par un vrai travail informatique. Très récemment ce travail a été mené à bien par un doctorant du projet CORTEX, Olivier Rochel. A partir du formalisme DEVS (Discrete EVent system) une modélisation de ce type de neurones est proposée qui ``passe à l' échelle'': on peut simuler une assemblée importante (au delà de 10^6) neurones biologiques et c'est la seule construction qui nous est connue et qui permette de simuler avec finesse de ``vrais'' neurones en si grand nombre. D'autres approches se restreignent à un tout petit nombre de neurones (e.g. Neuron ou Genesis qui proposent des modèles très détaillés du fonctionnement du neurone, mais par la même ne passent pas  l'échelle) ou travaillent avec des hypothèses très spécifiques (e.g. SpikeNet qui -en simplifiant- prend en compte le 1er spike émis dans un paradigme dit de fast-brain). Le travail de thèse offre le formalisme, rigoureux mais ``simplifié'' (au sens noble ou il a été parfaitement adapté au problème posé) et une implémentation qui a été validée.
 L'existence de cet outil change la nature de la collaboration que nous pouvons espérer avec nos partenaires Centre de Recherche en Neurosciences Cognitives, groupe vision puisque ce n'est plus un simple travail ``intelectuel'' (nous étions en contact ``informel'' depuis qq mois sur ces sujets) sur les modèles qu'il souhaitent mettre en oeuvre pour formaliser et valider leurs travaux de psychophysique mais un vrai développement avec un fondement théorique générique (décrit ci-dessus) assorti d'une validation effective par une simulation à une échelle utilisable pour comparer  leurs résultats expérimentaux.
   
    En bref, les derniers travaux du projet CORTEX nous permettent de mettre en place une collaboration avec un partenaire régional en neuro-sciences avec qui nous n'avions pas encore collaboré, dans le cadre du poleIII du projet odyssee: cette action color va servir à réaliser ce projet.

Travail à réaliser

Ressources demandées

 10.000 euros : cette somme servira :

- Achat d'un élément de visio(*) pour le partenaire.                                                                            200  €      ->   200  €
- Frais de déplacement Sophia-Antipolis/Marseille.                                                       12 voyages à 100  €     -> 1200  €
- Participation  une conférence pour la co-publication.                                                     2 missions  300  €     ->    600 €
- Jeune chercheur(**) du projet cortex en chercheur invité.                                        50% x 4 mois x 2000 €   ->  4000  €
- Stagiaire de DEA(**) en co-tutelle avec les partenaires du CNRS de Marseille     50% x 6 mois x 2000 €   ->  4000  €

(*) Il s'agit d'un système audio de bonne qualité pour se relier au système de l'inria sophia, le reste de l'équipement (webcam/pc avec netmeeting) étant déja ok.
(**) Ces deux personnes seront pris en charge à moitié par cette action et aussi par les équipes impliquées.

Eléments complémentaires

Interactions avec d'autres action de recherche

A l'heure actuelle, aucune collaboration n'a encore été formalisée entre l'INRIA et l'équipe de vision du CNRS de Marseille.
Le projet CORTEX n'est pas partenaire de cette COLOR puisque simplement fournisseur d'un formalisme et d'un outil. Il sera en revanche associé à l'ACI rivage et en réflexion sur un projet d'ARC.
Nos liens au niveau d'un autre axe de recherche (traitement de données cérébrales) est déja établi avec d'autres équipes de Marseille (pole II du projet) sans lien avec le présent sujet
Nous sommes en préparation d'une ACI, la présente color servant de ``starter''  à cette action. Il en effet indispensable de disposer de l'outil proposé par cortex pour avancer. Mais l'ACI en préparation ne peux couvrir cette action et arrivera trop tard pour financer la ressource humaine en question.
Nous participons à l'ACI rivage totalement complémetaire à ce projet (pas les mêmes partenaires/sujets/etc..) mais qui profitera de l'outil transféré.

Vers une action de grande envergure ?

     Le plan strategique de l'INRIA prevoit des actions de grande envergure, mettant en oeuvre plusieurs projets de recherche. A Sophia ``simuler l'activite cerebrale du cortex'' correspond a un telle action dans la mesure ou
       - elle implique de fait plusieurs Projets, compétences et outils de l'UR : Odyssee pour la modelisation, Epidaure et Odysee  pour l'analyse des 
images medicales permettant de mesurer une partie de cette activite, Omega et Miaou pour certains outils theoriques d'analyse de l'activite électrique, Caiman pour la formalisation et mise en oeuvre des calculs numeriques lies a ces analyses; elle pourrait aussi impliquer :  le Workbench pour la 
visualisation, la ferme de pc pour des calculs intensifs; Geometrica pour la representation geometrique du cortex, Reves pour les rendus de 
la simulation et l'utilisation du son pour representer l'activite cerebrale lors du deplacement dans le cortex; secondairement: Comore a cause des similitudes entre les systemes dynamiques neuronaux et environnementaux, Oasis pour les outils de mise en oeuvre informatique fiable, etc..
       - elle implique aussi des partenariats avec nos partenaires régionaux: pôle Marseillais de MEG/EEG et IRM, CSTB pour la visualisation sur leur Cave en coordination avec le travail sur le workbench, au dela de la région elle implique aussi le CEA, par exemple.
       - une mise en oeuvre dépasse largement les capacités d'un simple Projet mais pourrait etre basée sur des cooperations entre Projets. En se limitant - par exemple - au systeme visuel (cortical et sous-cortical) on restreint utilement la taille  du projet, on lui donne une certaine unite en terme de ``systeme'' tout en lui conservant un grand intérêt du point de vue des neurosciences.
    Concretement une plateforme logicielle permettrait:
          - d'utiliser dans un même cadre informatique 
		des donnees experimentales anatomiques et fonctionnelles très
		variées (IRMx, MEG, EEG, SEEG) 
		pour les analyser, les modéliser, les visualiser.
          - d'analyser ces données au travers de modèles 
		biologiques, mathématiques et informatiques afin de mieux comprendre, 
		malgré sa complexité, l'activité cérébrale.