La IA Supera A Los Humanos En La Identificación De Olores
Recientemente se ha desarrollado un modelo olfativo entrenado por ordenador que ha superado las capacidades humanas en el reconocimiento de olores. Es más, a la hora de examinar 500.000 moléculas de olor potenciales que nunca antes se habían sintetizado, realizó con eficacia una tarea que normalmente requeriría 70 años-persona de esfuerzo.
La compleja tarea de reproducir olores
Las máquinas han avanzado mucho en la reproducción de la vista y el gusto humanos, pero les ha costado mucho desarrollar un sentido del olfato comparable. Aunque las narices electrónicas han sido capaces de detectar el cáncer en las células sanguíneas y analizar el aire de las plantas de tratamiento de aguas residuales, no se ha conseguido un verdadero sentido del olfato por ordenador.
Esto puede deberse a que nuestras narices poseen 400 receptores olfativos, un número mucho mayor que los cuatro receptores que utilizamos para la visión y los aproximadamente 40 receptores empleados para el gusto.
Colaboración en la investigación para mejorar la percepción computerizada
En un esfuerzo por igualar las condiciones en términos de percepción computerizada de los sentidos, un equipo de investigadores del Monell Chemical Senses Center de la Universidad de Pensilvania, en colaboración con Osmo (una spin-out de Google DeepMind), llevó a cabo un estudio.
Elaboraron un sistema basado en redes neuronales capaz de analizar una molécula de olor y proporcionar una descripción similar a la humana de cómo debería oler esa molécula. Este sistema de IA condujo a la creación de lo que los investigadores han acuñado como Mapa Principal de Olores (POM, por sus siglas en inglés).
En las investigaciones sobre el olfato persiste el misterio de qué características físicas confieren a una molécula transportada por el aire el olor que percibe el cerebro”, señala Joel Mainland, coautor principal de la investigación en Monell. Sin embargo, si un ordenador puede discernir la conexión entre la forma de las moléculas y cómo percibimos en última instancia sus olores, los científicos podrían utilizar este conocimiento para avanzar en nuestra comprensión de cómo colaboran nuestros cerebros y narices.”
Productos mejorados con nuevos conocimientos
Este conocimiento podría ayudar a los investigadores a mejorar productos como los repelentes de mosquitos o los desodorantes, entre otros usos potenciales.
Para instruir al sistema, el grupo de investigación le proporcionó la composición molecular de 5.000 odorantes junto con una serie de descripciones que caracterizaban olores como “a menta” o “a humedad”.
Asimismo, reclutaron a 15 personas para que evaluaran 400 olores distintos y les asignaron un vocabulario de 55 palabras para describir cada aroma.
En la prueba, el sistema de IA superó ligeramente a los panelistas. Sin embargo, el resultado fue aún más sorprendente.
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