Intel desarrolla un chip neuromórfico capaz de oler productos químicos peligrosos

Loihi interiorizó cada olor con una sola muestra sin interrumpir el almacenamiento de los olores interiorizados previamente. Demostró una precisión de reconocimiento superior en comparación con los métodos convencionales de vanguardia, incluida una solución de aprendizaje profundo que requería 3.000 veces más muestras de entrenamiento por clase para alcanzar el mismo nivel de precisión en la clasificación.

«Estamos desarrollando algoritmos neuronales en Loihi que imitan los procesos que se activan en nuestro cerebro al oler algo. Este trabajo es un excelente ejemplo de la investigación contemporánea, a medio camino entre la neurociencia y la inteligencia artificial, y pone de manifiesto el potencial de Loihi para ofrecer destacadas capacidades de detección que podrían beneficiar a diversos sectores».

Los olores peligrosos interiorizados y reconocidos por Loihi suponen un peligro para la salud pública, pues sirven de precursores en la fabricación de explosivos, narcóticos y polímeros. Los hallazgos avalan el potencial de los chips neuromórficos para reconocer estos olores en situaciones reales con mayor eficacia que las soluciones convencionales y nos ofrecen una visión de los posibles casos de uso de la tecnología neuromórfica. En el futuro, los «sistemas olfativos electrónicos» portátiles con chips neuromórficos podrían ser utilizados por los médicos para diagnosticar enfermedades, por el personal de seguridad aeroportuaria para detectar armas y explosivos, por la policía y control de fronteras para localizar e incautar más fácilmente sustancias narcóticas, e incluso para crear detectores de humo y monóxido de carbono más eficaces para los hogares.

Utilizando un algoritmo neural derivado de la arquitectura y la dinámica de los circuitos olfativos cerebrales, los investigadores de Intel y de la Universidad de Cornell entrenaron el chip de búsqueda neuromórfica Loihi de Intel para interiorizar y reconocer los olores de diez sustancias químicas peligrosas. Para ello, el equipo utilizó un conjunto de datos que consistía en la actividad de 72 sensores químicos en respuesta a estos olores y configuró el diagrama de circuito del olfato biológico en Loihi. El chip aprendió rápidamente la representación neuronal de cada uno de los olores y los reconoció todos incluso en un contexto de bloqueo considerable, lo que pone de manifiesto un futuro prometedor para la intersección entre neurociencia e inteligencia artificial.