طوكيو-سانا
طور باحثون من معهد أوكيناوا للعلوم والتكنولوجيا في اليابان خوارزمية جديدة للتعرف على الروائح، مستوحاة من طريقة معالجة دماغ ذبابة الفاكهة للمعلومات الشمية، في خطوة قد تسهم في تطوير أنظمة اصطناعية قادرة على تمييز الروائح والمواد المختلفة بكفاءة أكبر.
وذكر موقع «Tech Xplore» التقني أول أمس، نقلاً عن دراسة نشرت في مجلة «Neuromorphic Computing & Engineering»، أن الخوارزمية، التي أطلق عليها الباحثون اسم «Spi-Fly»، حققت دقة مرتفعة في تصنيف الروائح، ولا سيما عند تدريبها باستخدام عدد محدود من العينات، ما قد يجعلها مناسبة للتطبيقات التي يصعب فيها توفير كميات كبيرة من بيانات التدريب.
وتحاكي الخوارزمية آلية معالجة الروائح في دماغ ذبابة الفاكهة من خلال شبكة عصبية مؤلفة من ثلاث طبقات، تنتقل خلالها الإشارات إلى طبقة تضم نحو ألف خلية عصبية، لا تنشط منها سوى مجموعة محدودة عند التعرض لكل رائحة، لتشكّل نمطاً مميزاً يمكن للنظام التعرف إليه ومقارنته بالروائح التي سبق أن تعلمها.
وتتميز «Spi-Fly» كذلك بقدرتها على التعلم المستمر وإضافة روائح جديدة من دون فقدان المعلومات السابقة، ما يساعد في الحد من مشكلة «النسيان الكارثي» التي تواجه بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي عند تعلمها معلومات جديدة.
ويعمل الباحثون على دمج الخوارزمية مع أنظمة مادية لاستشعار الروائح يجري تطويرها في جامعة كيل الألمانية، بهدف تطوير «أنف اصطناعي» قادر على تحليل الروائح وتمييزها، مع إمكانية الاستفادة منه مستقبلاً في مجالات عدة، بينها مراقبة جودة الهواء وفحص سلامة الأغذية.
وقد تفتح هذه التقنية المجال أمام تطوير أنظمة اصطناعية أكثر كفاءة في التعرف على الروائح وتطبيقها في مجالات متعددة.
