Salta al contingut
Última hora
InnovacióUn robot amb IA guanya jugadors experts de tennis de taula i iguala els reflexos humansCiènciaJugar uns minuts més al dia amb el gos reforça el vincle en quatre setmanes, segons un estudiCiènciaConfirmen una nova espècie del paràsit que causa la babesiosi humana i li donen nom oficialSalutUna teràpia gènica recupera l'oïda en el 90% dels 42 pacients amb sordesa hereditària d'un assaigInnovacióLa NASA amplia la seva xarxa d'espai profund amb una nova antena de 34 metres a GoldstoneCiènciaEl clau del son no és dormir més hores, sinó la regularitat, conclou una revisió científicaCiènciaLa missió Pandora de la NASA comença a estudiar l'atmosfera d'almenys 20 exoplanetesCiènciaEl mapa genètic més ampli dels pobles indígenes d'Amèrica revela més d'un milió de variants inèditesInnovacióUn algoritme inspirat en el cervell de la mosca de la fruita identifica olors amb pocs exemplesCiènciaEl telescopi Inouye capta la imatge més nítida del Sol i confirma una inestabilitat teoritzada des de fa dècades

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