Grâce à des chercheurs de l’EPFL, la mouche du vinaigre a un jumeau numérique
Une équipe de chercheurs de l’EPFL a créé un jumeau numérique de la drosophile (mouche du vinaigre). La réplique a permis de valider un modèle de connaissances du contrôle neuro-mécanique du comportement de l’insecte.
Les Digital Twins, ou jumeaux numériques, sont des logiciels qui représentent des actifs du monde physique. Souvent dans le but d’en simuler le fonctionnement à des fins d’optimisation et de prédiction. A l’EPFL, des chercheurs ont créé un jumeau numérique dans un autre objectif: vérifier un modèle de connaissances. En l'occurrence, le professeur Pavan Ramdya de la Faculté des sciences de la vie de l’EPFL et son équipe ont mis au point un modèle de jumeau numérique de la drosophile (mouche du vinaigre). Le professeur travaille depuis plusieurs années sur le suivi et la création d’un modèle numérique de cet insecte, indique le communiqué de l'école polytechnique vaudoise.
Quantités massives de données morphologiques et cinématiques
Lors de précédents travaux, les chercheurs ont élaboré différents outils de machine learning capables de quantifier les mouvements de la mouche drosophile, ou encore de générer des reconstructions 3D de ses poses à partir d’images 2D. Le jumeau numérique récemment créé, baptisé NeuroMechFly, se nourrit des quantités massives de données morphologiques et cinématiques issues de ces études précédentes.
«Une manière de savoir si nous comprenons un système est de le recréer. Nous pourrions tenter de créer une mouche robotique, mais c’est beaucoup plus rapide et simple de créer un animal simulé. C’est pourquoi l’une des principales motivations à l’origine de ces travaux est de commencer à construire un modèle qui intègre ce que nous connaissons du système nerveux et de la biomécanique de la mouche, afin de vérifier si cela suffit à expliquer son comportement», résume Pavan Ramdya.
Validation du modèle
Des expériences de validation, détaillées dans un article publié dans la revue Nature Methods, ont démontré que les chercheurs ont su reproduire fidèlement les comportements de l’animal réel. «Ces études de cas ont renforcé notre confiance dans le modèle, confie Pavan Ramdya. Mais ce qui nous intéresse le plus, c'est lorsque la simulation ne parvient pas à reproduire le comportement de l'animal, ce qui permet de trouver des moyens d'améliorer le modèle.»
