Yaponiyanın Okinava Elm və Texnologiya İnstitutunun (OIST) alimləri meyvə milçəyinin qoxu sistemindən ilhamlanaraq qoxuların tanınması üçün yeni alqoritm hazırlayıblar.

Spi-Fly adlandırılan sistem drozofilanın iybilmə mexanizmini üçqat neyron şəbəkəsi formasında modelləşdirir. Alqoritmdə giriş siqnalları 1000 neyronlu aralıq təbəqəyə təsadüfi və seyrək şəkildə ötürülür. Hər qoxu yalnız neyronların kiçik bir hissəsini aktivləşdirir və nəticədə həmin qoxu üçün özünəməxsus bir növ “ştрих-kod” formalaşır.

Tədqiqat zamanı Spi-Fly iki eksperimental qoxu məlumat bazasında sınaqdan keçirilib. Nəticələr göstərib ki, sistem xüsusilə az sayda nümunə ilə öyrədilərkən yüksək effektivlik nümayiş etdirir. Bir neçə nümunə əsasında müxtəlif qoxuları ayırd etməyi öyrənə bilir.

Alqoritmin digər mühüm üstünlüyü isə yeni məlumatları öyrənərkən əvvəlki bilikləri itirməməsidir. Süni intellekt sistemlərində “katastrofik unutma” kimi tanınan bu problem yeni məlumatların mənimsənilməsi zamanı əvvəl öyrənilmiş məlumatların itirilməsinə səbəb ola bilər.

Alimlər bildirirlər ki, Spi-Fly hələ bəzi tapşırıqlarda ən qabaqcıl ənənəvi maşın öyrənməsi alqoritmlərindən geri qalır. Bundan başqa, onun eyni vaxtda çoxsaylı maddələrin mövcud olduğu real mühitdə necə işləyəcəyi əlavə sınaqlardan keçirilməlidir.

Gələcəkdə alqoritmin Almaniyanın Kil Universitetində hazırlanmaqda olan qoxu sensorları ilə birləşdirilməsi planlaşdırılır. Bu texnologiya əsasında süni “burun” yaradılması mümkün ola bilər.

Belə sistemlər gələcəkdə partlayıcı və narkotik maddələrin aşkarlanması, havanın çirklənməsinə nəzarət, qida təhlükəsizliyinin qiymətləndirilməsi və allergenlərin müəyyənləşdirilməsi kimi sahələrdə istifadə edilə bilər.

Araşdırmanın nəticələri Neuromorphic Computing & Engineering jurnalında dərc olunub.