Fuente: Peter Pearson/ Flickr
El sistema olfativo de los animales es fundamental en tareas esenciales, como orientarse, alimentarse, aparearse y defenderse. Inspirándose en este enfoque biológico, investigadores europeos quieren mejorar la tecnología de las denominadas narices electrónicas, dispositivos con una habilidad muy aguda para el olfato. Sin embargo, a diferencia de estudios anteriores, el reto será aumentar la precisión y velocidad en la detección e identificación de olores.
Así se puso en marcha el proyecto Biomachinelearning, financiado con fondos de la Unión Europea, dando como resultado la creación de una red neuromórfica destinada al reconocimiento de olores que funciona con un hardware capaz de recibir información en tiempo real desde sensores de gas eléctrico. Para ello utiliza chips de silicio que contienen cientos o incluso miles de neuronas electrónicas.
“Si se cuenta con una red adecuada, estos sistemas podrían resultar tan eficaces como los ordenadores convencionales a la hora de reconocer patrones, pero con un consumo de energía considerablemente menor”, explica el doctor Michael Schmuker, investigador principal del proyecto, en un comunicado del Servicio de Información Comunitario Cordis. Prueba del avance de la computación neuromórfica es su adopción por parte de muchas empresas tecnológicas importantes a nivel mundial, por lo que empieza a ser una parte integral de la infraestructura computacional en el sector industrial.
Su inclusión en este proyecto agilizará los pasos de cara a la creación de un olfato robótico rentable, portátil y totalmente funcional, con mayor aplicabilidad en sectores tan dispares como la agricultura, para vigilar la madurez de los frutos; la medicina, enfocado al diagnóstico de enfermedades; o el estilo de vida, capaz de identificar un perfume.
Así se puso en marcha el proyecto Biomachinelearning, financiado con fondos de la Unión Europea, dando como resultado la creación de una red neuromórfica destinada al reconocimiento de olores que funciona con un hardware capaz de recibir información en tiempo real desde sensores de gas eléctrico. Para ello utiliza chips de silicio que contienen cientos o incluso miles de neuronas electrónicas.
“Si se cuenta con una red adecuada, estos sistemas podrían resultar tan eficaces como los ordenadores convencionales a la hora de reconocer patrones, pero con un consumo de energía considerablemente menor”, explica el doctor Michael Schmuker, investigador principal del proyecto, en un comunicado del Servicio de Información Comunitario Cordis. Prueba del avance de la computación neuromórfica es su adopción por parte de muchas empresas tecnológicas importantes a nivel mundial, por lo que empieza a ser una parte integral de la infraestructura computacional en el sector industrial.
Su inclusión en este proyecto agilizará los pasos de cara a la creación de un olfato robótico rentable, portátil y totalmente funcional, con mayor aplicabilidad en sectores tan dispares como la agricultura, para vigilar la madurez de los frutos; la medicina, enfocado al diagnóstico de enfermedades; o el estilo de vida, capaz de identificar un perfume.
El hardware emplea chips de silicio con miles de neuronas electrónicas. Fuente: Cordis
Tecnología bioinspirada
El equipo utilizó sensores de gas electrónicos para realizar sus pruebas, consiguiendo un hallazgo inesperado. Mediante técnicas de procesamiento de señales inspiradas en la naturaleza, lograron ampliar la señal de los señores a un nivel lo suficientemente elevado como para distinguir variaciones en las concentraciones de gas a causa de la turbulencia.
Como explica Schmuker, la turbulencia es “un fenómeno ubicuo en la detección de gas y las variaciones en las concentraciones de gas inducidas por este fenómeno esconden una enorme cantidad de información”. Aunque se trata de un proceso conocido, hasta ahora se pensaba que para detectarlo se necesitaban sensores rápidos y sofisticados, teoría que han desmontado los investigadores europeos con el uso de sensores baratos ya disponibles en el mercado.
La clave es el uso de un método de procesamiento de señales adecuado, inspirado en mecanismos neuronales. Al igual que las neuronas intercambian información mediante impulsos cortos de actividad denominados picos, el proyecto emplea hardware neuromórfico especializado para acelerar la computación de picos y modelizar los circuitos encefálicos con gran precisión y sin perder eficacia.
El modo en el que el encéfalo de los insectos procesa los olores sirve como modelo para la red de clasificación. Los datos de entrada (las lecturas de los sensores) se codifican en receptores olfativos virtuales y, a continuación, se procesan en una red modelada rigurosamente conforme a un componente del sistema olfativo de los insectos, el lóbulo antenal. Este es un paso fundamental para reconocer adecuadamente los olores.
El proyecto se valió de dos sistemas de hardware neuromórficos perfectamente operativos, en los que se instalaron con éxito las redes de reconocimiento de olores.
El equipo utilizó sensores de gas electrónicos para realizar sus pruebas, consiguiendo un hallazgo inesperado. Mediante técnicas de procesamiento de señales inspiradas en la naturaleza, lograron ampliar la señal de los señores a un nivel lo suficientemente elevado como para distinguir variaciones en las concentraciones de gas a causa de la turbulencia.
Como explica Schmuker, la turbulencia es “un fenómeno ubicuo en la detección de gas y las variaciones en las concentraciones de gas inducidas por este fenómeno esconden una enorme cantidad de información”. Aunque se trata de un proceso conocido, hasta ahora se pensaba que para detectarlo se necesitaban sensores rápidos y sofisticados, teoría que han desmontado los investigadores europeos con el uso de sensores baratos ya disponibles en el mercado.
La clave es el uso de un método de procesamiento de señales adecuado, inspirado en mecanismos neuronales. Al igual que las neuronas intercambian información mediante impulsos cortos de actividad denominados picos, el proyecto emplea hardware neuromórfico especializado para acelerar la computación de picos y modelizar los circuitos encefálicos con gran precisión y sin perder eficacia.
El modo en el que el encéfalo de los insectos procesa los olores sirve como modelo para la red de clasificación. Los datos de entrada (las lecturas de los sensores) se codifican en receptores olfativos virtuales y, a continuación, se procesan en una red modelada rigurosamente conforme a un componente del sistema olfativo de los insectos, el lóbulo antenal. Este es un paso fundamental para reconocer adecuadamente los olores.
El proyecto se valió de dos sistemas de hardware neuromórficos perfectamente operativos, en los que se instalaron con éxito las redes de reconocimiento de olores.
Próximos pasos
Comprobada la eficacia del sistema, el reto de los investigadores pasa por integrar físicamente en un autómata un sistema de olfato robótico, dotado de hardware neuromórfico que reconozca olores y le sirva para orientarse. “Este tipo de prototipos conceptuales suponen el primer paso de cara a atraer a posibles socios comerciales interesados en la integración de nuestros resultados en sus productos”, afirma Schmuker.
A partir de ahí, las posibilidades son infinitas, al tratarse de una tecnología que no requiere de mucha energía. Además, su buen rendimiento en cuanto al reconocimiento ofrece la posibilidad de conocer mucho mejor los elementos químicos de nuestro entorno. Por ello, el investigador no duda en que los olfatos electrónicos llegarán a ser tan comunes como las cámaras o los micrófonos.
Comprobada la eficacia del sistema, el reto de los investigadores pasa por integrar físicamente en un autómata un sistema de olfato robótico, dotado de hardware neuromórfico que reconozca olores y le sirva para orientarse. “Este tipo de prototipos conceptuales suponen el primer paso de cara a atraer a posibles socios comerciales interesados en la integración de nuestros resultados en sus productos”, afirma Schmuker.
A partir de ahí, las posibilidades son infinitas, al tratarse de una tecnología que no requiere de mucha energía. Además, su buen rendimiento en cuanto al reconocimiento ofrece la posibilidad de conocer mucho mejor los elementos químicos de nuestro entorno. Por ello, el investigador no duda en que los olfatos electrónicos llegarán a ser tan comunes como las cámaras o los micrófonos.