Группа исследователей из Окинавского института науки и технологий (OIST) разработала новый алгоритм для распознавания запахов, который черпает вдохновение из обонятельной системы плодовой мухи. Новая разработка продемонстрировала высокую степень точности и имеет потенциал для применения в системах контроля загрязнения воздуха, безопасности продуктов и обнаружения взрывчатых веществ. Результаты работы были опубликованы в научном журнале Neuromorphic Computing & Engineering.
Для разработки алгоритма ученые смоделировали обонятельную систему мухи-дрозофилы, представив её в виде трехслойной нейронной сети. Мозг этого насекомого содержит около 140 тысяч нейронов и считается одним из самых тщательно изученных среди всех животных. В рамках работы OIST входные сигналы передаются случайным образом и разреженно на промежуточный слой, состоящий из 1 тысячи нейронов, при этом активируется лишь небольшая часть нейронов для каждого конкретного запаха. В итоге формируется уникальный набор активных нейронов, который можно считать аналогом «штрихкода» для запаха.
Алгоритм, получивший название Spi-Fly, был протестирован на двух наборах экспериментальных данных, содержащих информацию о запахах, и его результаты были сопоставлены с другими методами классификации. Spi-Fly показал лучшие результаты, особенно когда обучение проводилось на ограниченном количестве примеров: системе было достаточно всего нескольких образцов для того, чтобы научиться различать запахи. Более того, алгоритм обладает возможностью непрерывного обучения, что позволяет добавлять новые запахи без потери ранее изученных. Эта проблема, известная как катастрофическое забывание, представляет собой сложность для многих традиционных методов машинного обучения.
Тем не менее, текущая разработка пока отстаёт от лучших традиционных алгоритмов машинного обучения в некоторых задачах и нуждается в дополнительных испытаниях. В частности, исследователям предстоит проверить, насколько успешно Spi-Fly сможет распознавать запахи в реальных условиях, где одновременно могут находиться множество различных веществ.
В будущем планируется интегрировать Spi-Fly с аппаратными системами распознавания запахов, которые разрабатываются исследователями Кильского университета в Германии. Такая система может стать основой для создания искусственного «носа», способного обнаруживать взрывчатые вещества и наркотики, оценивать уровень аллергенов и контролировать безопасность продуктов питания.
