Salta al contingut
Última hora
CiènciaMés de 100 científics completen la major seqüenciació genètica d'algues feta fins araCiènciaDescobreixen com l'estrella de mar espinosa amaga al genoma la clau per adaptar-se a mars diferentsCiènciaUn estudi amb 1,1 milions de persones associa 1.260 variants genètiques als cinc grans trets de personalitatSalutUn ronyó de porc manté un pacient 271 dies sense diàlisi fins a rebre un òrgan humàEducacióL'ONU aprova per 164 vots a 1 promoure mapes que reflecteixin la mida real d'ÀfricaCiènciaL'ADN amagat en manuscrits medievals reconstrueix 3.500 anys d'història d'un virus del bestiarSalutLa psilocibina evita en ratolins la neuropatia de la quimioteràpia sense restar-li eficàciaCiènciaEl cervell fa servir les mateixes neurones per veure i per imaginar, segons un estudi a ScienceSalutLa semaglutida protegeix el fetge de manera directa, sense dependre de la pèrdua de pesCiènciaUn projecte ciutadà a Suïssa mesura la salut del sòl enterrant 2.000 peces de roba interior de cotó

El món que millora, en 3 minuts i en català

Innovació · Dada verificada

Un algoritme inspirat en el cervell de la mosca de la fruita identifica olors amb pocs exemples

L'OIST ha publicat Spi-Fly, un sistema que classifica aromes amb poques mostres i n'incorpora de nous sense oblidar els anteriors. És un pas cap a un "nas artificial" de baix consum energètic.

Redacció Acta VivaEl fet: 1 min de lectura
Un algoritme inspirat en el cervell de la mosca de la fruita identifica olors amb pocs exemples
Foto: Freepik
La fitxaEn menys de 3 minuts

Què ha passat

Investigadors de l'Institut de Ciència i Tecnologia d'Okinawa (OIST) han desenvolupat Spi-Fly, un algoritme inspirat en el sistema olfactiu de la mosca de la fruita, un dels cervells més ben cartografiats (uns 140.000 neurones). Publicat a Neuromorphic Computing & Engineering, el model reprodueix de forma simplificada la codificació dispersa del cervell de l'insecte amb una xarxa de tres capes: les senyals es projecten de manera aleatòria sobre una capa oculta de 1.000 neurones que n'activa només unes poques per cada olor, generant una mena de "codi de barres". Provat amb dues bases de dades d'aromes i comparat amb altres classificadors, va obtenir els millors resultats en aprenentatge amb pocs exemples (few-shot) i va evitar l'"oblit catastròfic" en aprenentatge continu.

Per què importa

Els mètodes d'IA convencionals necessiten moltes dades i molta energia, i tendeixen a oblidar el que havien après quan incorporen informació nova. Spi-Fly mostra que imitant l'eficiència del cervell de la mosca es poden classificar olors amb poques mostres i un consum reduït, un avenç útil per a sensors que han de funcionar en entorns reals amb energia limitada.

A qui afecta

Equips de recerca en computació neuromòrfica i sensors, i, a mitjà termini, sectors com la seguretat alimentària, el control de contaminació o la detecció d'explosius i al·lèrgens.

El límit honest

És un resultat de laboratori: l'algoritme classifica olors, però encara cal un sensor capaç de detectar-los. Equips de l'OIST, la Universitat Tècnica d'Eindhoven i la de Kiel treballen en aquest maquinari per integrar-hi Spi-Fly i crear un "nas artificial", que de moment és un objectiu, no un producte disponible.

Fitxa redactada amb IA a partir de les fonts citades. Responsabilitat editorial: Acta Viva (Alfa Studios Multimedia S.L.)

Publicitat
Fonts

Vols més notícies com aquesta?

Rep el resum setmanal. El món que millora, en 3 minuts i en català.

Més de Innovació