¿Una IA que imita el olor de los mamíferos reconoce los olores mejor que otras IA?

Cuando se trata de identificar olores, una inteligencia artificial “neuromórfica” (sistema de integración a muy gran escala que contiene circuitos analógicos para imitar estructuras neurobiológicas ubicadas en el sistema nervioso) supera a otras IA por más de una nariz.

La nueva IA aprende a reconocer los olores de manera más eficiente y confiable que otros algoritmos, y a diferencia de otras IA, este sistema puede seguir aprendiendo nuevos aromas sin olvidar otros, informan los investigadores. La clave del éxito del programa es su estructura neuromórfica, que se parece más a los circuitos neuronales del cerebro de los mamíferos que a otros diseños de IA.

Este tipo de algoritmo, que sobresale en la detección de señales débiles en medio del ruido de fondo y que está continuamente aprendiendo, algún día podría usarse para el monitoreo de la calidad del aire, la detección de desechos tóxicos o diagnósticos médicos. La nueva IA es una red neuronal artificial, compuesta por muchos elementos informáticos que imitan las células nerviosas para procesar la información del olor, esta olfatea tomando lecturas de voltaje eléctrico de sensores químicos en un túnel de viento que fueron expuestos a penachos de diferentes olores, como metano o amoníaco. Cuando la IA huele un olor nuevo, desencadena una cascada de actividad eléctrica entre sus células nerviosas o neuronas, que el sistema recuerda y puede reconocer en el futuro.

Al igual que el sistema olfativo en el cerebro de los mamíferos, algunas de las neuronas de la IA están diseñadas para reaccionar a las entradas de los sensores químicos emitiendo pulsos en tiempos diferentes, otras neuronas aprenden a reconocer patrones en esos puntos que forman la firma electrónica del olor.

Esta configuración inspirada en el cerebro prepara la IA neuromórfica para aprender nuevos olores más que una red neuronal artificial tradicional, que comienza como una red uniforme de neuronas idénticas de pizarra en blanco, sin embargo una red neuronal neuromórfica es como un equipo deportivo cuyos jugadores tienen posiciones asignadas y conocen las reglas del juego, una red neuronal ordinaria es inicialmente como un grupo de novatos al azar. Como resultado, el sistema neuromórfico es un estudio más rápido y ágil, así como un equipo deportivo puede necesitar ver una jugada solo una vez para comprender la estrategia e implementarla en nuevas situaciones, la IA neuromórfica puede olfatear una sola muestra de un nuevo olor para reconocer el olor en el futuro, incluso en medio de otros olores desconocidos.

Otra ventaja de la configuración neuromórfica es que la IA puede seguir aprendiendo nuevos olores después de su entrenamiento original si se agregan nuevas neuronas a la red, de manera similar a la forma en que se forman continuamente nuevas células en el cerebro.