Un algoritmo neurale progettato per imitare la percezione biologica dell’olfatto è presentato in un articolo apparso recentemente sulle pagine della rivista Nature Machine Intelligence. Questi risultati potrebbero fungere da base per un’applicazione futura in cui un naso artificiale può essere addestrato a riconoscere odori specifici, nonostante la presenza di odori di fondo sconosciuti.
Neuroni e sinapsi artificiali
I chip neuromorfi sono progettati per utilizzare macchinari computazionali ispirati al cervello, in particolare creando reti costituite da neuroni e sinapsi artificiali. Tuttavia, non è chiaro come utilizzare macchinari di questo tipo per affrontare i problemi pratici del mondo reale. Ciò è in gran parte dovuto alla nostra incompleta comprensione degli algoritmi implementati a livello dei circuiti neurali biologici.
Nabil Imam e Thomas Cleland descrivono un algoritmo neurale realizzato per l’apprendimento e l’identificazione di campioni di odori basati sull’architettura del sistema olfattivo dei mammiferi. L’algoritmo neurale è stato quindi implementato in un sistema neuromorfo, dove è stato addestrato facendogli analizzare diversi tipi di odori, come toluene, ammoniaca, acetone, monossido di carbonio e metano. Successivamente, è stato testato sui dati provenienti dai sensori in una galleria del vento.
Comprendere l’olfatto dei mammiferi
Questi risultati rivelano le caratteristiche computazionali che possono aiutare a comprendere l’olfatto dei mammiferi. Al tempo stesso però possono anche consentire di migliorare le prestazioni dei sistemi chemosensoriali artificiali.
I risultati di questa interessante ricerca suggeriscono anche che l’adattamento di tali sistemi neuronali biologici potrebbe rappresentare un metodo potente per sviluppare nuovi algoritmi che vanno oltre le attuali tendenze dell’intelligenza artificiale.
