Алгоритм Spi-Fly имитирует обоняние дрозофилы, чтобы не забывать запахи

Что произошло

Kevin Max и Yang Shen из Okinawa Institute of Science and Technology описали алгоритм Spi-Fly, вдохновленный работой обонятельной системы плодовой мушки Drosophila. Работа опубликована в журнале Neuromorphic Computing and Engineering.

Идея алгоритма связана с разреженным кодированием: по словам авторов статьи, именно такой подход помогает насекомым различать и запоминать запахи при очень небольшом числе нейронов.

Как устроена идея

У Drosophila около 140,000 нейронов, но она способна за доли секунды разбирать большой набор запахов и надолго сохранять память о них.

В статье механизм объясняется через аналогию со штрихкодом: мозг мушки как будто назначает каждому запаху свой код. В обонятельной системе участвуют примерно 2,000 специализированных клеток Kenyon, которые получают разреженные случайно соединенные сигналы от рецепторов запаха.

Почему электронным носам трудно

Электронные носы уже продаются на рынке: Alpha MOS, Aryballe и Odotech предлагают такие системы для контроля качества еды, экологического мониторинга и проверок безопасности.

Проблема в том, что такие устройства плохо переносят знания между задачами. Система, настроенная на испорченное оливковое масло, не равна системе, которая ищет конкретное взрывчатое вещество в аэропорту, а перенастройка обычно требует почти полного переобучения.

Еще один барьер — потребность в большом количестве размеченных вручную примеров. Кроме того, при обучении новому запаху система может нарушить то, что уже знала; исследователи называют это «катастрофическим забыванием».

Почему это важно

Если подход Spi-Fly подтвердит эффективность, он может помочь системам распознавания запахов быстрее осваивать новые классы запахов без потери прежних навыков.

В исходном материале уточняется, что Spi-Fly работает после того, как сенсор уже получил данные: речь идет о симуляции на заранее записанных сенсорных данных, а не о новом устройстве для захвата запахов.