Grabación del seminario web - IA, robots y el sentido del olfato

Empezamos con espacios cerrados porque son más fáciles de controlar (sin viento, sólo HVAC). Estos métodos son extrapolables a espacios exteriores, pero se necesitan modelos de viento para informar mejor sobre el seguimiento de la pluma.

Todos los sensores son sensores comerciales adquiridos a terceros. La funcionalización se ha realizado internamente.

El lavado de los rotores del dron interfiere en el flujo. Es importante alejar los sensores de los rotores y modelar los cambios en el efecto suelo. Javier Burgess tiene un gran trabajo aquí.

Actualmente realizo un seguimiento de las concentraciones de partes por millón y partes por billón. Estoy trabajando más intensamente para realizar un seguimiento de las concentraciones de partes por billón y comprender mejor los modelos de olores/plumas dispersos.

Ambos tipos de sensores derivan. Los sensores de óxido metálico se pueden reajustar mediante calentamiento, y Nik Dennler tiene un gran trabajo aquí. Los sensores electroquímicos, según mi experiencia, suelen ser más fáciles de sustituir después de varios usos para minimizar la deriva.

Para tener un rendimiento olfativo similar al humano, creo que necesitaremos cientos. Pero deberíamos aspirar a un rendimiento olfativo sobrehumano, como el de un sabueso, en cuyo caso necesitaremos miles.

Sí, aunque son necesarios algunos ajustes, según mi experiencia, gran parte del trabajo de modelado disperso realizado en visión por ordenador se extrapola bien a la olfacción.

Sí, en realidad esto facilita un poco las cosas porque es difícil obtener mediciones repetibles de la concentración absoluta. En mi experiencia, medir gradientes es más fácil y más repetible.

Sí, las antenas se utilizan para el seguimiento de COV. Normalmente comienzo los experimentos rastreando etanol, ya que esto me permite mantener la coherencia con el estado de la técnica de Burgues, Duisterhof, Shigaki, et al.

Sí, el Sensit Smart admite sensores electroquímicos de un solo uso.

Sí, un gemelo digital ayudaría, y hacemos muchas simulaciones para evaluar cómo actuará el robot real. Sin embargo, en robótica hay una gran distancia entre la simulación y la realidad, por lo que la simulación siempre es errónea. Así que tenemos que incorporar buenos cuantificadores de incertidumbre a nuestros modelos para asegurarnos de que modelamos el mundo real correctamente.

No hemos probado muchos protocolos de preconcentración - esto sería dar un poco de enfoque. Estoy de acuerdo en que la técnica de muestreo tiene un gran impacto. Utilizamos varias técnicas electroquímicas en nuestros análisis.

Un sensor cabe en el Sensit Smart.

Sí, hay un electrolito en cada sensor electroquímico dirigido a un compuesto específico. El dron/robot toma muestras continuamente mientras se mueve por el mundo y (a) mapea las concentraciones del compuesto objetivo, o (b) explora la fuente del compuesto objetivo.

Sí, tenemos un poco de trabajo aquí. Querríamos detectar el residuo de pólvora por aproximación, o un componente químico importante del residuo de pólvora. Una gran oportunidad aquí es ser capaz de entender cuánto tiempo el residuo de pólvora ha estado en el aire mediante el modelado de la descomposición química de los residuos en el tiempo y la comprensión de cómo esto se relaciona con la concentración de compuesto proxy.

Aquí es donde resulta útil el ML moderno. Tenemos que deconvolucionar todas las señales y atenuar las que nos interesan. Los métodos de filtrado ayudan a eliminar el ruido de las señales y los modelos de ML pueden ayudar a separarlas. Para ello no hacen falta transformadores de mil capas. Incluso los pequeños modelos de perceptrón multicapa pueden funcionar muy bien en este caso.

Sí, la visión es la modalidad de base del modelo que se utiliza actualmente para la navegación. En el caso de los chatbots, es mejor utilizar el lenguaje como modalidad de base, ya que los humanos comunicamos los olores mediante aromas o descriptores lingüísticos.

El sistema olfativo humano aún no se conoce al 100%, por lo que desarrollar una prótesis nasal completa sigue siendo una gran oportunidad para la ciencia. Existen las teorías de la forma y de la vibración del olfato, que se pueden consultar para hacerse una idea de las diferentes ideas sobre cómo se sospecha que funciona la nariz humana. Creo que una verdadera prótesis de nariz humana será una combinación de sensores electroquímicos, ópticos y MOX.

Sí, estamos trabajando con el grupo de Shalini Prasad. No se trata necesariamente de detectar el patógeno en sí, sino un sustituto del patógeno, o una sustancia química que el cuerpo emite cuando se expone al patógeno. A menudo es más fácil que detectar directamente el patógeno y ofrece más opciones de detección.

Sí, creo que esto requeriría una prótesis nasal o una interfaz cerebro-ordenador. La nariz digital podría interpretar los aromas por ti, pero para enviarlos directamente a tu bulbo olfatorio haría falta algún tipo de interfaz. Tal vez una nariz digital podría enviar datos a través de Bluetooth a un Neuralink.

Esta es todavía una oportunidad abierta y no bien respondida, en mi opinión. Realmente necesitamos más investigación que muestre cómo el olfato artificial puede ser co-entrenado con modelos de IA de visión y lenguaje para obtener una mejor comprensión. Por ejemplo, si tengo dos manzanas (una de cera y otra real), los modelos actuales de IA no pueden decirme cuál es la real. Pero un modelo de IA integrado con un sensor olfativo sí podría, porque las frutas emiten sustancias químicas. La posibilidad de dar datos a una IA y decirle "de dónde viene este aroma" o "ve a buscar la fuente del compuesto X" plantea grandes oportunidades para el aprendizaje multimodal entre visión, audio y olfato.

Sí, fui el primer autor de este artículo. Yo (Kordal) trabajé bajo la dirección de la Dra. Shalini Prasad.

Sí, cualquier droga que emita COV puede, en teoría, ser detectada. Incluso las drogas que no emiten COV probablemente también puedan detectarse, porque normalmente se mezclan con sustancias químicas que emiten COV o se exponen a ellas para abaratarlas (por ejemplo, el fentanilo).

Sí, evaluamos qué compuestos orgánicos volátiles eran correlativos a diversas afecciones torácicas y construimos un alcoholímetro y una IA para ayudar a detectarlos en el aliento.