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Thomas Cleland, de l’université Cornell de New York, et Nabil Imam, d’Intel, ont créé une IA basée sur le bulbe olfactif des mammifères (MOB), la partie du cerveau qui est responsable du traitement des odeurs. L’algorithme qui alimente cette IA imite une partie du MOB qui distingue les différentes odeurs qui sont généralement présentes sous forme de mélange de composés dans l’air.

Une IA basée sur le bulbe olfactif des mammifères

Cette partie du MOB contient deux types de neurones importants: les cellules mitrales, qui sont activées lorsqu’une odeur est présente mais ne l’identifie pas, et les cellules granuleuses qui apprennent à se spécialiser et à repérer les substances chimiques présentes dans l’odeur. Cet algorithme imite ces processus, explique M. Imam.
Cleland et Imam ont entraîné l’IA à détecter 10 odeurs différentes, dont celles de l’ammoniac et du monoxyde de carbone. Ils ont utilisé les données de travaux antérieurs qui ont enregistré l’activité des capteurs chimiques dans une soufflerie en réponse à ces odeurs.
Lorsqu’elle reçoit ces données, l’IA apprend à détecter la présence d’une odeur en se basant sur les réponses des capteurs aux produits chimiques, puis à l’identifier en se basant sur les modèles de ces données. Ce faisant, l’IA a un pic d’activité analogue aux pics d’activité électrique dans le cerveau humain, explique l’Imam.
L’IA a affiné son apprentissage sur cinq cycles d’exposition, montrant finalement des pics d’activité spécifiques à chaque odeur. L’équipe a ensuite testé la capacité de l’IA à détecter des odeurs parmi les odeurs qu’elle n’avait pas été entraînée à détecter. Ils ont considéré qu’une odeur était identifiée avec succès lorsque le cinquième pic d’activité de l’IA correspondait ou était similaire à celui produit par les capteurs.

Une précision entre 100 et 90 %

L’IA a obtenu une précision de presque 100 % pour huit des odeurs et d’environ 90 % pour les deux autres. Pour tester comment l’IA pourrait identifier les contaminants odorants dans l’environnement, l’équipe a bloqué 80 % du signal d’odeur pour imiter des scénarios plus réalistes. Lors de ces tests, la précision de l’IA est tombée à moins de 30 %.
« Je pense que le lien [avec le MOB] est assez fort – cet algorithme pourrait expliquer comment il fonctionne dans le nez humain, avec une certaine abstraction », déclare Thomas Nowotny de l’Université du Sussex, au Royaume-Uni. Mais la capacité de l’IA à résoudre des problèmes réels – comme la détection de bombes par le repérage des odeurs dangereuses qui leur sont associées – est encore loin d’être acquise, dit-il.
Cette recherche a été publiée dans Nature Machine Intelligence.
Source : New Scientist
Crédit photo : Pexels