Découverte d’un nouveau mécanisme de mise en cache de nourriture animale

De nouvelles recherches menées par l’Université hébraïque proposent un nouveau mécanisme, non basé sur la mémoire, permettant aux animaux de mettre en cache et de récupérer leur nourriture. Au lieu de s’appuyer sur la mémoire, les chercheurs suggèrent que les animaux utilisent un mécanisme neuronal similaire aux fonctions de hachage en informatique, qui permet un stockage et une récupération efficaces des emplacements de cache.

Ceci est important car cela remet en question les croyances de longue date sur la cognition animale et offre une explication plus efficace de la façon dont les animaux peuvent gérer des milliers de réserves de nourriture sans surcharger leurs systèmes de mémoire.

Le mécanisme proposé pourrait avoir des implications de grande portée pour notre compréhension du comportement animal, du fonctionnement du cerveau et même du développement de nouveaux systèmes d’intelligence artificielle. En fournissant un modèle plus simple et plus évolutif du traitement de l’information dans le cerveau, cette recherche ouvre de nouvelles voies pour explorer les processus cognitifs chez les animaux et les humains.

Les chercheurs Dr. Oren Forkosh et Sharon Mordechay du Département de la cognition et des sciences du cerveau et du Département des sciences animales de l’Université hébraïque ont publié leur étude dans Rapports scientifiques.

Révolutionner la compréhension du comportement de la mise en cache

Contrairement à la croyance répandue selon laquelle les animaux qui accumulent de la nourriture de manière dispersée dépendent de leur mémoire pour récupérer les aliments mis en cache, Forkosh et Mordechay proposent un mécanisme statique similaire aux fonctions de hachage utilisées en informatique. Les fonctions de hachage en informatique sont des algorithmes qui convertissent les données d’entrée de n’importe quelle taille en une chaîne de caractères de taille fixe, qui représente généralement les données de manière unique et efficace.

Le modèle mathématique des chercheurs s’aligne sur l’activité des cellules spatiales de l’hippocampe, qui répondent à l’attention positionnelle d’un animal. La reconfiguration garantit que ces cellules s’activent de manière cohérente lors des visites ultérieures dans la même zone, mais diffèrent d’une zone à l’autre.

Ce remappage, combiné à des cartes cognitives uniques, génère des fonctions de hachage persistantes qui peuvent aider à la fois à la mise en cache et à la récupération des aliments.

L’étude présente une architecture de réseau neuronal simple capable de produire un hachage probabiliste unique à chaque animal, offrant une capacité pratiquement illimitée pour encoder des données structurées.

Le cadre proposé implique une réalisation biologiquement plausible du hachage via un réseau neuronal. La couche d’entrée code les repères environnementaux clés, tandis que la couche de sortie désigne les emplacements des caches alimentaires.

Les deux couches sont disposées selon une grille bidimensionnelle, chaque cellule correspondant à un emplacement spécifique. Le site de cache est déterminé par le niveau d’activité des neurones de sortie, appelé score de cache.

Cette approche innovante offre une nouvelle perspective sur le comportement et les processus cognitifs des animaux, suggérant que les animaux peuvent utiliser des mécanismes non basés sur la mémoire pour des tâches complexes telles que la mise en cache. Ces résultats pourraient avoir des implications plus larges pour la compréhension des fonctions cérébrales et le développement de systèmes d’intelligence artificielle.