Hosszú évtizedek óta megoldatlan számítástechnikai probléma a természetes idegélettani folyamatok imitálása. A kutatóknak eddig nem igazán sikerült olyan funkcionális, alacsony memória- és energiaigényű megoldásokkal előállniuk, amelyek valós időben, valós helyzetekben is működnek.

Az áttörést az Okinawa Tudományos és Technológiai Intézet (OIST) kutatói által kifejlesztett természet által inspirált algoritmus kínálja, amelyet a Neuromorphic Computing & Engineering folyóiratban megjelent tanulmány mutat be részletesen. A Phys.org portálon publikált ismertető szerint a kutatók az ecetmuslica (Drosophila melanogaster) mintegy 140 ezer neuronból álló, teljes egészében feltérképezett, térbelileg modellezett idegrendszere alapján fejlesztették ki a most bemutatott illatosztályozó rendszerüket. Azért esett a választásuk erre az aprócska rovarra, mert „különösen érdekes szaglórendszerrel rendelkezik, amely ritka kódolást valósít meg, egy olyan számítási sémát, amely segít csökkenteni a különböző jelek átfedését betanítás nélkül, így hatékonyan tudjuk ábrázolni a szagokat alacsonyabb energiaköltséggel”.

A Spi-Fly néven fejlesztett rendszerben a kutatók az ecetmuslica szaglórendszerét háromrétegű hálózatként adaptálták, ahol a bemeneti jelek véletlenszerűen vetülnek ki egy 1000 neuronból álló rejtett középső rétegre, hogy illatonként csak néhányat aktiváljanak. Ezek az aktív neuronok egy specifikus vonalkódként működnek, amelyet a kimeneti neuronok egy asszociatív tanulási szabály segítségével ismernek fel. A rendszer teszteléséhez a kutatók két különböző illatadatbázist használtak, és a teljesítményt számos más osztályozási algoritmussal hasonlították össze.

Mint minden módszernek, a Spi-Fly-nak is vannak korlátai. Összességében a teljesítménye a legjobb hagyományos gépi tanulási osztályozási módszerekhez képest javítható, és további tesztelésre van szükség annak megállapítására, hogy mennyire jól teljesít vegyes jelekkel, tekintve a való világban általában tapasztalt háttérszagok számát. Azonban ígéretes utat kínál a gyakorlati, agy által ihletett számítástechnika felé.

A robbanóanyagok detektálásától az allergének, gyógyszerhatóanyagok azonosításáig rendkívül széles a szagok osztályozásának alkalmazási területe, a kutatók szerint ráadásul a Spi-Fly bármilyen más osztályozási problémánál is bevethető lenne. Az OIST-vel együttműködve a TU Eindhoven és a Kieli Egyetem munkatársai aktívan dolgoznak egy olyan szagérzékelő hardver fejlesztésén, amelynek a Spi-Fly integrált része. Nem titkolt céljuk a biológiai szaglást lehetővé tevő mesterséges orr létrehozása.