En el camino al aprendizaje autónomo, una reciente investigación de Intel Labs y académicos de la Universidad de Cornell reveló que el chip de investigación neuromórfica de Intel, Loihi, es capaz de aprender y reconocer características olfativas de productos químicos peligrosos.
Loihi está construido por un algoritmo matemático que imita el sistema del olfato de mamíferos. “Loihi aprendió cada olor con una sola muestra, sin interrumpir su memoria de olores previamente aprendidos. Demostró una precisión de reconocimiento superior en comparación con los métodos de vanguardia convencionales”, señaló Intel en un comunicado.
Para lograr que el software reconociera un total de 10 olores químicos peligrosos, se trabajó con 72 sensores químicos y configuró el diagrama de circuito de olfato biológico en Loihi. El chip aprendió rápidamente la representación neuronal de cada uno de los olores y reconoció cada olor, incluso cuando los olores eran alterados.
“Estamos desarrollando algoritmos neuronales en Loihi que imitan lo que sucede en tu cerebro cuando hueles algo. Este trabajo es un excelente ejemplo de investigación contemporánea en la encrucijada de la neurociencia y la Inteligencia Artificial y demuestra el potencial de Loihi para proporcionar capacidades de detección importantes que podrían beneficiar a varias industrias”, agregó Nabil Imam, investigador senior en el Laboratorio de Computación Neuromórfica de Intel.