Intel crée une puce capable de "sentir" des produits chimiques en imitant le système olfactif humain
Intel a mis au point, en lien avec les chercheurs de l’université Cornell, un algorithme calqué sur le fonctionnement du cerveau et capable de reconnaître dix odeurs distinctes en conditions réelles. Une prouesse technologique rendue possible par son processeur neuromorphique Loihi et qui laisse envisager, à terme, la possibilité pour les robots de détecter la présence de produits chimiques dangereux ou de certaines maladies chez l'homme.
Doter l’électronique d’un odorat, c’est l’ambitieux objectif d’Intel. Dans une étude parue lundi 16 mars 2020 dans la revue scientifique Nature Machine Intelligence, la société revient sur les techniques d’intelligence artificielle qu’elle a mises au point pour y parvenir. Le système, conçu avec l’université Cornell (Etats-Unis), aurait réussi à apprendre, puis reconnaître l’odeur de dix substances chimiques différentes – dont l’acétone, l’ammoniac et le méthane.
Les deux partenaires ont utilisé le processeur neuromorphique Loihi d’Intel pour générer un algorithme calqué sur la façon dont fonctionne le bulbe olfactif dans le cerveau. Une révolution qui pourraient permettre à des appareils électroniques de détecter la présence de produits dangereux, tels que les drogues, voire des armes.
PLUS EFFICACE QUE D’AUTRES TECHNIQUES
Lorsqu’un humain sent une odeur, des molécules viennent stimuler une variété de 450 récepteurs spécifiques de son nez. Ces cellules envoient alors un signal au système olfactif, déclenchant des impulsions électriques qui sont envoyées au cerveau pour donner la sensation d'une odeur. "Nous développons des algorithmes neuronaux pour Loihi qui imitent ce qu'il se passe dans le cerveau quand on sent quelque chose", a confirmé Nabil Imam, auteur principal de la recherche à Intel Labs, qui met aussi l'accent sur la capacité de l'organe à "garder en mémoire les odeurs rencontrées par le passé".
Un seul échantillon pour chaque odeur
Pour ce faire, les chercheurs ont enregistré la réponse de 72 capteurs chimiques installés dans une soufflerie, alors qu'ils faisaient circuler les dix odeurs distinctes dans le tunnel. Ces données ont ensuite été transmises au processeur Loihi, qui a dessiné des "représentations neuronales" de chacune de ces senteurs, de la même manière que le cerveau attribue des odeurs à des schémas spécifiques de signaux électriques – une sorte de catégorisation essentielle.
Loihi n’a été entraîné qu’à l’aide d’un seul échantillon pour chaque odeur. "Une prouesse technique" puisque, selon les scientifiques,il en faut parfois 3 000 pour que les algorithmes de deep learning soient capables d'atteindre le même niveau de fiabilité. "Un exemple du rapprochement qui s’opère entre les neurosciences et l’intelligence artificielle", s’est réjoui Nabil Imam, précisant devoir désormais "généraliser cette approche à davantage de cas de figure, de l'analyse sensorielle de scènes [comprendre la relation entre les objets observés, NDLR] à des problèmes abstraits comme la planification et la prise de décisions".
Des recherches similaires chez Google Brain
Ces derniers temps, les recherches ont tendance à se multiplier dans le but de mettre au point des "nez électroniques". C’est notamment le cas de Google Brain, qui travaille actuellement à partir de quelque 5 000 molécules exploitées par des parfumeurs professionnels afin d’associer de les associer à des odeurs précises.
Mais le système olfactif humain reste complexe à appréhender pour les chercheurs. Or il sera la clé de l’équation. "Le fait de savoir comment les circuits neuronaux fonctionnent fournira des indices essentiels à la conception d’une intelligence artificielle efficace et robuste en matière d'odorat", a ainsi rappelé Nabil Imam, qui souligne aussi l’intérêt de ces futures technologies dans le cadre de la détection de certaines maladies et, ce même dans le cas où d'autres odeurs seraient perceptibles dans l'environnement immédiat.
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