Roboter mit dem richtigen Riecher

Neuromorphe Chips mit entsprechender Datenverarbeitung können Roboter zum Schnuppern verhelfen. Das Erkennen von Gerüchen klappt bereits recht zuverlässig.

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Roboter mit dem richtigen Riecher

Roboter könnten bald Gerüche erkennen, wenn sie die richtigen "Nasen" hätten.

(Bild: Tatiana Shepeleva/Shutterstock.com)

Lesezeit: 2 Min.
Von
  • Hans-Arthur Marsiske

Anders als konventionelle Computer sind neuromorphe Chips nach dem Vorbild biologischer Gehirne gestaltet: Statt Rechenwerk und Speicher getrennt voneinander arbeiten zu lassen und dafür die Daten hin und her zu transportieren, bestehen diese Chips aus elektronischen Synapsen und Neuronen, die Informationen gleichzeitig verarbeiten und speichern können. US-Forscher haben jetzt gezeigt, wie sich mithilfe von neuromorpher Datenverarbeitung die Wahrnehmung und Klassifizierung von Gerüchen verbessern lässt.

In der aktuellen Ausgabe von Nature Machine Learning berichten Nabil Imam (Intel Corporation) und Thomas A. Cleland (Cornell University) von der Entwicklung und dem Test eines neuen Algorithmus, der aus der angenommenen Funktionsweise des "external plexiform layers" (EPL) von Säugetiergehirnen abgeleitet wird. Implementiert wurde er auf dem 2017 von Intel erstmals vorgestellten neuromorphen Chip Loihi, der aus 130.000 sich je nach Anwendung selbst miteinander verknüpfenden Silizium-Neuronen besteht.

Die Detektion verschiedener Gase erfolgt dabei anhand der Aktionspotenziale einzelner Neuronen vor dem Hintergrund des im Bereich der Gamma-Wellen (etwa 30 bis 80 Hertz) pulsierenden Netzwerks. Für Training und Testen des Verfahrens verwendeten die Forscher den Gas-Sensoren-Datensatz der University of California San Diego, der mit einem Array aus 72 chemischen Sensoren in einem Windtunnel erstellt wurde. Es zeigte sich, dass EPL nicht nur sehr schnell (mit einem oder wenigen Lernzyklen) lernt, sondern die gelernten Stoffe auch sehr robust erkennt, trotz Störungen durch andere Substanzen. "Diese Resultate", schreiben die Autoren, "lassen machtvolle Rechenverfahren des frühen olfaktorischen Netzwerks erkennen. Zusammen mit mechanischen Modellen und experimentellen Daten bilden sie einen kohärenten Rahmen für das Verständnis der Geruchswahrnehmung bei Säugetieren ebenso wie für die Verbesserung künstlicher chemosensorischer Systeme." (olb)