Podrá emplearse en agricultura (vigilancia de la madurez del fruto), medicina (diagnóstico de enfermedades) o estilo de vida (determinar un perfume)

Investigadores europeos han dado un paso fundamental hacia la creación de un olfato robótico completamente funcional

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Un proyecto financiado con fondos de la Unión Europea ha desarrollado sistemas de detección y clasificación de olores que podrían dar lugar al desarrollo de muchas aplicaciones innovadoras, entre ellas una «nariz electrónica».

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Cordis / El proyecto BIOMACHINELEARNING ha creado una red neuromórfica destinada al reconocimiento de olores que funciona con un hardware que será capaz de recibir información en tiempo real desde sensores de gas eléctricos.

Es un paso es importante de cara a la creación de un olfato robótico rentable, portátil y totalmente funcional

Este paso es importante de cara a la creación de un olfato robótico rentable, portátil y totalmente funcional que pueda emplearse en sectores dedicados a temas tan diversos como la agricultura (vigilancia de la madurez del fruto), la medicina (diagnóstico de enfermedades) o el estilo de vida (determinar el nombre de un perfume percibido durante un desplazamiento al trabajo).

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Una serendipia

Uno de los retos más importantes durante el desarrollo de la tecnología de olfato electrónico fue aumentar la precisión y la velocidad de la detección de olores y su identificación. El equipo del proyecto analizó datos de sensores de gas electrónicos y dio con un descubrimiento inesperado. Mediante técnicas de procesamiento de señales inspiradas en la naturaleza, lograron ampliar la señal de los sensores a un nivel lo suficientemente elevado como para distinguir variaciones en las concentraciones de gas debidas a la turbulencia.

© M. Schmuker / BIOMACHINELEARNING

© M. Schmuker / BIOMACHINELEARNING

«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», explicó el Dr. Michael Schmuker, investigador principal del proyecto. «Por ejemplo, si nos encontramos cerca de una fuente de gas, estos cambios inducidos por la turbulencia se producen a escalas temporales muy rápidas. Si nos alejamos, los cambios son menos pronunciados y mucho más lentos. Este es un hecho conocido desde hace decenios, pero se creía que eran necesarios sensores sofisticados y rápidos para distinguir estas leves diferencias».

Sin embargo, el equipo del proyecto descubrió que estos cambios rápidos en la concentración pueden detectarse con sensores baratos y ya disponibles comercialmente y un método de procesamiento de señales adecuado. «Es sin duda un dispositivo revolucionario que podría dar paso a aplicaciones de enorme interés», aseguró el Dr. Schmuker.

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Una tecnología bioinspirada para detectar y clasificar olores

Con esta tecnología en su poder, el Dr. Schmuker y sus colegas trabajaron para generar un sistema bioinspirado con el que clasificar y detectar olores de manera rápida y precisa.

El método del proyecto para ampliar la señal de los sensores de gas se inspira en mecanismos neuronales

El método del proyecto para ampliar la señal de los sensores de gas se inspira en mecanismos neuronales. Las neuronas responden en mayor medida a cambios rápidos en las señales sinápticas, lo que implica que poseen una gran capacidad de adaptación. «El método de procesamiento de señales diseñado funciona de forma muy parecida a una neurona capaz de adaptarse a cada situación», explicó el Dr. Schmuker.

Las neuronas intercambian información mediante impulsos cortos de actividad denominados picos, un método que podría resultar mucho más eficaz que el intercambio numérico constante que se produce en los ordenadores convencionales. El proyecto emplea hardware neuromórfico especializado (chips de silicio que contienen cientos o incluso miles de neuronas electrónicas) para acelerar la computación de picos y modelizar los circuitos encefálicos con gran precisión y sin perder eficacia de computación.

La red de clasificación de olores toma como modelo el modo en el que el encéfalo de los insectos procesa el sentido del olor. 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.

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Sistemas de hardware neuromórficos

El proyecto se valió de dos sistemas de hardware neuromórficos perfectamente operativos. Las redes de reconocimiento de olores desarrolladas se han instalado satisfactoriamente en las dos plataformas.

Las redes de reconocimiento de olores desarrolladas se han instalado satisfactoriamente en las dos plataformas

«La eficacia de estos sistemas se debe a su arquitectura, extremadamente paralelizada», confesó el Dr. Schmuker. «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». También señaló que muchas empresas tecnológicas importantes a nivel mundial comienzan a adoptar esta tecnología, dando a entender que la computación neuromórfica empieza a ser una parte integral de la infraestructura computacional en el sector industrial.

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Próximos pasos

El equipo del proyecto tiene un enorme interés por integrar físicamente en un autómata un sistema de olfato robótico dotado de hardware neuromórfico que reconozca olores y/o se oriente por estos. «En mi opinión, 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», prosiguió el Dr. Schmuker.

El Dr. Schmuker también bosquejó su visión a largo plazo para esta tecnología: «Creo que los olfatos electrónicos llegarán a ser tan comunes como las cámaras y los micrófonos […]. La tecnología de olfato electrónico no precisa de mucha energía, y su buen rendimiento en cuanto al reconocimiento ofrece la posibilidad de conocer mucho mejor los elementos químicos de nuestro entorno».

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Fuente:

Basado en una entrevista al investigador principal del proyecto

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