El chip informático "neuromórfico" podría "oler" explosivos, narcóticos y enfermedades - Disyuntivo.com

El chip informático «neuromórfico» podría «oler» explosivos, narcóticos y enfermedades

Investigadores logran equipar el chip de prueba de Intel Loihi con algoritmos neuronales que imitan lo que sucede al «oler»

Una forma emergente de inteligencia artifical conocida como computación neuromórfica se ha utilizado para reconocer olores emitidos por explosivos, armas químicas y narcóticos.

Intel cree que los «sistemas de nariz electrónicos» podrían ser utilizados para detectar armas y explosivos, por la policía y el control fronterizo para encontrar narcóticos, por robots para monitorear los gases emitidos a la atmósfera y por los fabricantes de detectores de humo para mejorar su productos

Incluso, podría mejorar el diagnóstico médico al detectar los olores de los pacientes de manera similar a cómo los perros pueden oler enfermedades.

¿Cómo se creó el «chip Loihi»?

Cuando comes una piña y la hueles, las moléculas de la fruta estimulan las células olfativas de tu nariz. Estas células luego envían señales al cerebro, donde los pulsos eléctricos crean una sensación del olor.

El algoritmo utilizado por el chip Loihi usa un método similar.

Para enseñar el sistema, los investigadores lo entrenaron en un conjunto de datos que contiene las respuestas de 72 sensores químicos a los olores de 10 químicos peligrosos, que incluyen acetona, amoníaco y metano.

El método le permitió identificar cada aroma incluso cuando había una fuerte interferencia de fondo. Esto podría resultar muy útil en los detectores de humo en el hogar, que detectan olores pero luchan por distinguirlos.

«Sobre la base de estos diagramas de circuitos y pulsos eléctricos, derivamos un conjunto de algoritmos y los configuramos en silicio neuromórfico.»Nabil Imam | Científico investigador en Intel Labs

El equipo de investigación afirma que su precisión de reconocimiento fue superior a otros métodos de detección de vanguardia.

Estos incluyen un sistema de aprendizaje profundo que necesitaba 3.000 veces más muestras de entrenamiento para alcanzar el mismo nivel de precisión.

Queda por ver si la informática neuromórfica puede igualar al «deep learning», pero la investigación ofrece la esperanza de que pronto pueda salir del laboratorio y entrar en usos prácticos.

Òscar Lombio
Escrito por Òscar Lombio

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