¿Cómo puede un procesador percibir olores sin nariz?
Nabil Imam, científico
investigador senior del grupo de tecnología neuromórfica de Intel Labs,
trabaja con neurofisiólogos en la universidad de Cornell. “Mis amigos de
Cornell estudian el sistema olfativo biológico en animales y miden la actividad
eléctrica de sus cerebros a medida que huelen los olores”, explica Imam; quien
tiene un doctorado en computación neuromórfica. “Sobre la base de estos
diagramas de circuito y pulsos
eléctricos, derivamos un conjunto de algoritmos y los configuramos en silicio
neuromórfico; específicamente en nuestro procesador de prueba Loihi.” Loihi es el procesador neuromórfico de
Intel que aplica en las arquitecturas informáticas, los
principios de computación que se encuentran en los cerebros biológicos.
Nature Machine
Intelligence describió la investigación llevada a cabo
por los científicos de Intel y de la Universidad de Cornell, quienes están
construyendo los algoritmos matemáticos. Con la guía de los investigadores,
Loihi aprendió rápidamente representaciones neuronales de 10 olores diferentes.
Si tomamos una
toronja e inhalamos, las moléculas de la fruta estimularán las células olfativas
de la nariz (la palabra olfativas se origina del latín olfactare, que
significa “oler”). Las células de la nariz envían inmediatamente señales al
sistema olfativo del cerebro, donde los impulsos eléctricos, dentro de un grupo
interconectado generan neuronas y generan una sensación de olor. No importa si se
olfatea una toronja, una rosa o un gas nocivo, las redes neuronales del cerebro
crean sensaciones específicas del objeto. Del mismo modo, el sentido de la
vista, el sonido, la evocación de la memoria, las emociones y toma de
decisiones, tienen redes neuronales individuales que operan de manera
particular.
Loihi aprende a detectar distintos olores con mezclas
complejas: Imam y su equipo, tomaron un conjunto de datos que
consta de la actividad de 72 sensores químicos, en respuesta a 10 sustancias
gaseosas (olores), que circulan dentro de un túnel de viento. Las respuestas
del sensor a los olores individuales se transmitieron a Loihi, donde los
circuitos de silicio imitaban los circuitos del cerebro encargados del sentido
del olfato. El procesador rápidamente aprendió representaciones neuronales de
cada uno de los 10 olores, entre ellos acetona, amoniaco y metano, y los
identificó incluso en presencia de fuertes interferencias de fondo. Sus
detectores de humo y monóxido de carbono en el hogar utilizan sensores para
detectar olores, pero no pueden distinguirlos; emiten un sonido cuando detectan
moléculas nocivas en el aire, pero no pueden clasificarlas de forma
inteligente.
Aplicaciones futuras: Imam dice que la comunidad dedicada a la detección química ha buscado durante años, sistemas de procesamiento quimiosensoriales de bajo costo, confiables y de respuesta rápida; también llamados “sistemas nasales electrónicos”. Él ve el potencial que tienen los robots equipados con cerebros Loihi para el monitoreo ambiental y la detección de materiales peligrosos, o para tareas de control de calidad en las fábricas. Podrían usarse para diagnósticos médicos de algunas enfermedades que emiten olores particulares. Por ejemplo, señala que los perros pueden oler ciertos tipos de cáncer en los humanos. Quizá se podría sustituir a los perros con dispositivos más precisos. Otro ejemplo de robots equipados con Loihi serían aquellos que pueden identificar mejor las sustancias peligrosas en las líneas de seguridad de los aeropuertos.
Aplicaciones futuras: Imam dice que la comunidad dedicada a la detección química ha buscado durante años, sistemas de procesamiento quimiosensoriales de bajo costo, confiables y de respuesta rápida; también llamados “sistemas nasales electrónicos”. Él ve el potencial que tienen los robots equipados con cerebros Loihi para el monitoreo ambiental y la detección de materiales peligrosos, o para tareas de control de calidad en las fábricas. Podrían usarse para diagnósticos médicos de algunas enfermedades que emiten olores particulares. Por ejemplo, señala que los perros pueden oler ciertos tipos de cáncer en los humanos. Quizá se podría sustituir a los perros con dispositivos más precisos. Otro ejemplo de robots equipados con Loihi serían aquellos que pueden identificar mejor las sustancias peligrosas en las líneas de seguridad de los aeropuertos.
Agregando más sentidos en el futuro: “El
siguiente paso que voy a dar,” señala Imam, “es generalizar este enfoque
a una gama más amplia de problemas — desde el análisis de la escena sensorial (entendiendo
las relaciones entre los objetos que observamos), a problemas abstractos como
la planeación y la toma de decisiones. Entender la forma en que los circuitos
neuronales resuelven estos problemas computacionales, ofrecerá pistas
importantes para diseñar inteligencia eficiente y robusta en las máquinas.”
Desafíos que deben superarse: Existen
desafíos en la detección olfativa, comenta Imam. Cuando entramos a una tienda
de abarrotes, podemos oler una fresa, pero su olor podría ser similar al del
arándano o el plátano, lo cual induce patrones de actividad neuronal muy
semejantes en el cerebro. Algunas veces
es incluso difícil para los humanos distinguir una fruta en una combinación de
aromas. Los sistemas podrían equivocarse al oler una fresa de Italia y una de California,
que podrían tener diferentes aromas, y sin embargo necesitan agruparse en una
categoría común. “Son desafíos para el reconocimiento de señales olfativas
en los que estamos trabajando y tenemos esperanza de resolver en los próximos
años; antes de que se convierta en un producto que pueda resolver problemas del
mundo real más allá de los experimentales que demostramos en el laboratorio,”
manifiesta Imam. Su trabajo, afirma, es un “claro ejemplo de la
investigación contemporánea que tiene lugar en las encrucijadas de la
neurociencia y la inteligencia artificial.”
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