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De todas las cosas que puede hacer nuestro cerebro, nuestro sentido del olfato es la que mejor está explicada por la ciencia. Cuando un olor golpea a las células olfativas de nuestra nariz, éstas envían una señal al cúmulo correspondiente, mejor conocido como “bulbo olfatorio”. Este a la vez envía una señal hacia otras partes del cerebro, permitiéndonos apreciar el aroma de una uva o el hedor de la basura.

Los bulbos olfatorios pertenecen exclusivamente a los mamíferos, pero otros animales (tal y como los insectos) también presentan estructuras neuronales similares. Esto significa que “existe algo claramente fundamental y eficiente sobre este sentido si la evolución ha llegado a este punto en tantos casos diferentes”, asegura Mike Davies, director del Laboratorio de Computación Neuromórfica de Intel al MIT Techonology Review.

Tanto por el alto nivel de comprensión que tenemos de este circuito, como por su increíble eficiencia, los sistemas olfativos son un gran punto de partida para la construcción de chips neuromóficos, un nuevo tipo de componente computacional que toma inspiración directamente de la estructura del cerebro.

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Este lunes 16 de marzo, los científicos de Intel publicaron un paper en Nature que propone un nuevo tipo de circuito neuromórfico, diseñado para imitar la estructura y las capacidades del bulbo olfatorio.

Los investigadores trabajaron con neurofisiólogos expertos en el circuito olfatorio, que estudian a los animales mientras huelen cosas. Fue así que diseñaron un circuito eléctrico basado en las conexiones neuronales que se activan cuando el cerebro procesa un olor, que luego imprimieron en un trozo de silicona.

Además, diseñaron un algoritmo que imita el comportamiento de las señales eléctricas que pulsan a través del circuito. Al entrenar a dicho sistema al interior del chip usando la información disponible de 10 “olores”, caracterizados en base al análisis de 72 diferentes sensores químicos, fue capaz de diferenciar entre ellos con mucha mayor eficiencia que sus pares.

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El chip aún es un prototipo de etapa temprana, pero una vez que se perfeccione podría realizar una gran cantidad de funciones tales como la detección de bombas o gases nocivos. A la vez, demuestra la eficacia y potencial de la computación neuromórfica para la fabricación de inteligencias artificiales más eficientes.

Actualmente los chips más populares para correr algoritmos de inteligencias artificiales siguen la arquitectura de von Neumann, un diseño que ha acarreado con la revolución tecnológicas durante décadas.

Este nuevo modelo imita al cerebro para mejorar su capacidad de aprendizaje, a diferencia del modelo antiguo, que necesita mucha más información de aprendizaje en comparación con nuestras conexiones neuronales.

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