<pre>La IA puede detectar olores específicos de una combinación de olores

Thomas Cleland de la Universidad de Cornell, Nueva York, y Nabil Imam de la firma tecnológica Intel crearon una IA basada en el mamífero bulbo olfatorio (MOB), el área del cerebro que se encarga de procesar los olores. El algoritmo imita una parte del MOB que distingue entre diferentes olores que generalmente están presentes como una mezcla de compuestos en el aire.

Esta área del MOB contiene dos tipos clave de neuronas: las células mitrales, que se activan cuando hay un olor presente, pero no lo identifican, y las células granulares que aprenden a especializarse y a detectar sustancias químicas en el olor. El algoritmo imita estos procesos, dice Imam.

Cleland e Imam entrenaron a la IA para detectar 10 olores diferentes, incluidos los de amoníaco y monóxido de carbono. Utilizaron datos de trabajos anteriores que registraron la actividad de sensores químicos en un túnel de viento en respuesta a estos olores.

Cuando se alimentan esos datos, el AI aprende a detectar que un olor está presente en función de las respuestas de los sensores a los productos químicos, y luego lo identifica sobre la base de los patrones en esos datos. Mientras lo hace, la IA tiene un pico de actividad análoga a los picos de actividad eléctrica en el cerebro humano, dice Imam.

La IA refinó su aprendizaje durante cinco ciclos de exposición, y finalmente mostró picos de actividad específicos para cada olor. Luego, los investigadores probaron la capacidad de la IA para detectar olores, entre otros, que no había sido entrenada para detectar. Consideraron un olor identificado con éxito cuando el quinto patrón de espiga de la IA coincidía o era similar al patrón producido por los sensores.

La IA lo hizo casi 100 por ciento correcto para ocho de los olores y aproximadamente 90 por ciento correcto para los dos restantes. Para probar cómo podría identificar contaminantes olorosos en el medio ambiente, los investigadores bloquearon el 80 por ciento de la señal de olor para imitar escenarios más realistas. En estas pruebas, la precisión de la IA bajó a menos del 30 por ciento.

“Creo que el vínculo (con el MOB) es bastante fuerte: este algoritmo podría ser una explicación de cómo funciona en la nariz humana, para cierta abstracción”, dice Thomas Nowotny de la Universidad de Sussex, Reino Unido. Pero la capacidad de la IA para resolver problemas de la vida real, como detectar bombas mediante la detección de olores peligrosos asociados con ellas, todavía está lejos, dice.

Referencia del diario: Nature Machine Intelligence, DOI: 10.1038 / s42256-020-0159-4

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