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Pesquisadores da Intel e da Universidade Cornell, nos EUA, desenvolveram novos algoritmos neurais que permitem a um chip de inteligência artificial detectar substâncias como drogas ou explosivos a partir de uma única amostra.
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O algoritmo roda em um chip da Intel chamado Loihi, um “processador neuromórfico” que funciona imitando a forma como os neurônios se interconectam no cérebro. Cientistas de Cornell estudaram a atividade elétrica no cérebro de animais à medida que reagiam a determinados odores.
Com base em um diagrama dos pulsos elétricos, eles desenvolveram algoritmos que foram implementados no chip da Intel. Os cientistas “treinaram” o chip usando como base as respostas de 72 receptores químicos a 10 substâncias perigosas, como acetona, amônia e metano. Ao imitar a forma como o cérebro processa estas informações, o chip criou uma “representação neural” de cada cheiro.
Segundo Nabil Iman, cientista sênior do grupo de computação neuromórfica do Intel Labs, o novo método tem precisão superior a outros que são considerados o estado da arte, incluindo um sistema baseado em “deep learning” que precisou de 3 mil vezes mais amostras para atingir precisão semelhante.
A Intel acredita que “narizes eletrônicos” como este poderiam ser usados para detectar armas e explosivos em aeroportos, para encontrar drogas em postos de fiscalização e fronteira, por robôs para monitorar a emissão de gases na atmosfera ou por fabricantes de detectores de fumaça para aprimorar seus produtos.
O método poderia ser usado até mesmo para detectar doenças, da mesma forma como cães podem ser treinados para “farejar” diabetes.
Fonte: The Next Web
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