Investigadores de Google han desarrollado un sistema de reconocimiento de olores para enseñarle a una Inteligencia Artificial a descifrar la relación entre el aroma y el origen de este.
Durante esta década, hemos visto como casi todos los procesos que rodean nuestra vida han sido implementados con procesos automatizados y asistidos por Inteligencia Artificial, la capacidad que tienen los servicios digitales para aprender y evolucionar en sus capacidades. Parte de esa implementación pasa por añadir sensores a casi todas las rutinas, y hoy no es novedad ver entornos potenciados con equipos IoT recogiendo información. Sin embargo, el reconocimiento de olores siempre fue una dificultad.
Investigadores de Google han logrado entrenar un bot de Inteligencia Artificial para que sea capaz de reconocer olores y determinar el origen de ellos, estudiando la estructura molecular de lo que recibe mediante sensores. El estudio, que comprendió una base de datos de 5000 moléculas identificadas y etiquetadas en base a “perfumistas”, permitió a este programa relacionar sin subjetividades el olor y su base biológica.
Los involucrados en el estudio alimentaron a este bot con dos tercios de la base de datos y, luego de ese aprendizaje, verificar el nivel de certeza ante olores nuevos. A pesar de que sigue siendo un tema subjetivo, este primer estado de la investigación permitirá encontrar algún patrón escondido que permita relacionar un olor con la estructura molecular que lo emite.
Ahora ¿para qué necesitamos esto? Pues la utilidad en varias industrias es enorme. Por ejemplo, una empresa de alimentos puede usar sensores de olor para identificar velozmente un componente dentro de la preparación de insumos que puede afectar el resultado final antes del envasado. En el caso de la medicina, se podría contar con un valor adicional a los estudios químicos. Si lo vemos bajo la perspectiva de seguridad, podemos evitar poner en riesgo vidas humanas para investigar la emisión de un gas, y enviar robots son sensores para identificar el peligro de esta circunstancia.
Aun falta mucho para llegar a un sistema eficiente, como ya tenemos en el reconocimiento facial. Pero es interesante ver cómo, y casi mágicamente, este tipo de procesos permite reconocer patrones naturales que los seres humanos no podemos entender.
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