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Un modèle d’IA reproduit le système olfactif du cerveau pour traiter de manière optimale les données sensorielles bruitées.

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Des chercheurs de l’Université Cornell ont développé une stratégie inspirée du cerveau humain pour améliorer le traitement des données olfactives par des systèmes d’intelligence artificielle (IA).

Bien que les cerveaux humains soient capables d’organiser efficacement une multitude d’informations sensorielles, les systèmes d’IA rencontrent des difficultés face à ces flux désordonnés.

En analysant le système olfactif, les scientifiques ont identifié comment les neurones de l’épithélium olfactif et de l’ampoule olfactive traitent les signaux de manière à préserver une multitude d’informations essentielles.

L’objectif est de concevoir des dispositifs d’IA qui soient aussi efficaces et peu énergivores que le cerveau.

Cette recherche, bien que centrée sur l’olfaction, pourrait également s’appliquer à d’autres domaines de l’IA et de la robotique, ouvrant la voie à des agents autonomes capables de détecter des substances dangereuses de manière rapide et efficace.

Les résultats de l’étude montrent que les mécanismes de régularisation du cerveau pourraient être appliqués à d’autres types de données, rendant ces approches pertinentes pour diverses applications technologiques.

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