Monsieur Orr, Herr Szimat és Mr. Szaglász is hamarosan szögre akaszthatja (hogy mit, azt most inkább hagyjuk...) A Tel-Avivi Egyetem egy kutatócsoportja megoldotta az egyik legizgalmasabb feladatot: olyan rendszert rakott össze biológiai szenzorokból és gépi tanulási algoritmusból, amely képessé teszi a robotokat a szagok árnyaltabb érzékelésére. A rendszer tehát nem csupán egy adott szagot tud azonosítani, hanem kicsit úgy működik, ahogy az állatok vagy az ember: a szenzorát érő ingerekből ki tudja választani azokat, amelyekkel dolga van, és azokat képes értelmezni. (A cikk címe nyilván túlzás: a szaglórobot nem veszélyezteti a parfümőrök vagy a sommelier-k, master of wine-ok munkáját, hiszen – legalábbis egyelőre – nem illeszthetők be abba a szociokulturális közegbe, amely értelmet ad ezeknek a szakmáknak.)
Elöljáróban annyit érdemes tisztázni, hogy a szaglás voltaképpen azt jelenti, hogy az ember vagy állat képes egy arra dedikált szenzorával érzékelni: egy bizonyos molekula mennyisége (adott közegben töménysége) átlépte az érzékelési küszöböt. Ez az érzékelési küszöb más és más fajonként, molekulatípusonként, sőt közegenként: lásd például kutya vs ember, vagy ammónia vs szén-monoxid.
Mint a Neuroscience News beszámolójából kiderül, a kutatókat nem a parfümőrök, sommelier-ék, master of wine-ok meg a különböző egzotikus italok szagértői érdekelték (bár whiskey-kkel is kísérleteztek). Sokkal inkább az, hogy miként lehet felhasználni azokat a "technológiákat", melyeket a több millió éves evolúció hozott létre, és amelyekhez képest az ember alkotta technológia finoman szólva is tökéletlen. (A részletek iránt is érdeklődőknek: a kutatás első eredményei az Elsevier által kiadott Biosensor and Bioelectronics című folyóiratban jelentek meg.)
A sivatagi sáskák nem fognak örülni
A szaglás az egyik olyan terület, ahol különösen le van maradva a technológia az élővilághoz képest. Habár nekünk, embereknek a civilizációs hatások miatt kevésbé van szüksége a szaglásunkra, mint a vadon élő állatoknak, orrunkban még mindig 6 millió szaglóreceptor gondoskodik arról, hogy felismerjünk bizonyos veszélyeket. Az egyik legkorábban domesztikált háziállatunkat, a kutyát ezzel szemben még kb. 300 millió receptor segíti (a témáról pár éve a The New York Times közölt érdekes cikket).
A szaglás olyan érzékelésünk, amely módszeres tanulással és gyakorlással fejleszthető. Ezért taníthatók meg a kutyák is arra, hogy azonosítsanak bizonyos dogokat például repülőtereken a csomagokban. A vadon élő állatok között a rovarok a legérzékenyebb szaglászok: egy szúnyog például érzékeli, ha a levegő CO2-szintje akár 0,01 százalékkal is módosul.
Az érzékelés során nagyon leegyszerűsítve a következő történik: az érzékszerv (szem, orr, fül, nyelv stb.) receptorai azonosítják és megkülönböztetik a különböző hatásokat, jeleket. Azokat elektromos jelekké alakítják, és továbbítják az agynak, amely a csomagot dekódolja információként, és kiadja a megfelelő utasítás a szervezet reakciójára (ehető növény, veszély stb.). Ez a bioszenzorok tökéletességének nagy titka: a jelet (molekula, hang- és fényhullámok stb.) rögzítő bioszenzor, a jelet elektromos jellé alakító rész és a jelet dekódoló rész egy egész rendszert alkot.
A kutatók ezt a modellt próbálták leképezni egy hibrid (félig biológiai, félig elektronikus) rendszerben. Találtak egy jól használható biológiai szenzort is ehhez: a sivatagi sáskák csápjait, melyeket a rovar a szagok érzékelésére használ. Első körben összepárosították a csápok által érzékelt molekulákat az érzékelés generálta elektromos aktivitással, majd ebből gépi tanulási algoritmus segítségével létrehoztak egy szagkönyvtárat.
Egyelőre inkább egy bonyolultabb LEGO-ra hajaz, de képzeljük hozzá a Boston Dynamics fej nélküli robotkutyáját!
Első körben nyolc, amúgy az ember számára is könnyen érzékelhető és azonosítható szagmintával kísérleteztek. Megtanították a robotot például a muskátli, a citrom és a marcipán illatának azonosítására. A tanulmány lezárása után sikerült továbbfejleszteniük a robot szaglását: különböző típusú skót whisky-ket is megkülönböztetett egymástól.
Más érzékszervre is alkalmazható lesz – valamikor
Önmagában egy konkrét "szag" azonosítása nem megoldhatatlan feladata: régóta használnak szenzorokat, hogy érzékeljenek egy adott anyagot (értsd: molekulát, pl. a szén-monoxid vagy a háztartási földgázban az etilén-merkaptán). Ezeknek az érzékenysége azonban meg sem közelíti a biológiai érzékelőkét. A kísérletekben használt sivatagi sáska érzékelője például körülbelül tízezerszer érzékenyebb, mint a ma használatos legjobb eszközöké, mondta a kutatócsoport egyik tagja.
A természet sokkal fejlettebb nálunk, ezért érdemes felhasználnunk a "fejlesztéseit", vélik a tel-avivi kutatók, akik szerint a szaglásra kikísérletezett eljárás más érzékszervekre is alkalmazható, például a látásra vagy a tapintásra. Egyes állatok könnyedén azonosítják a robbanóanyagokat, a kábítószereket. Olyan állatok is vannak, amelyek a szagérzékelésükkel betegségeket diagnosztizálnak. Vagy képesek előrejelezni a földrengéseket. "A határ a csillagos ég" – mondta a Neuroscience Newsnak a kutatócsoport egyik tagja.
A fejlesztés következő fázisában navigációs képességgel ruházzák fel a a szagérzékelő robotot, hogy képes legyen önállóan lokalizálni a szagforrást.
Adathelyreállítás pillanatok alatt
A vírus- és végpontvédelmet hatékonyan kiegészítő Zerto, a Hewlett Packard Enterprise Company platformfüggetlen, könnyen használható adatmentési és katasztrófaelhárítási megoldása.
CIO KUTATÁS
TECHNOLÓGIÁK ÉS/VAGY KOMPETENCIÁK?
Az Ön véleményére is számítunk a Corvinus Egyetem Adatelemzés és Informatika Intézetével közös kutatásunkban »
Kérjük, segítse munkánkat egy 10-15 perces kérdőív megválaszolásával!
Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak