¿Puede la IA anhelar una comida favorita?
La "lengua electrónica" promete ser el primer paso hacia la inteligencia emocional artificial
¿Puede la inteligencia artificial (IA) tener hambre? ¿Desarrollar el gusto por determinados alimentos? Aún no, pero un equipo de investigadores de la Universidad Estatal de Pensilvania está desarrollando una novedosa lengua electrónica que imita la forma en que el gusto influye en lo que comemos en función de nuestras necesidades y deseos, lo que podría servir de modelo para una inteligencia artificial que procese la información de forma más parecida a la humana.
Investigadores de Penn State desarrollaron un sensor electrónico basado en grafeno que puede "degustar" perfiles de sabor como el dulce y el salado.
Das Research Lab/Penn State
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El comportamiento humano es complejo, un nebuloso compromiso e interacción entre nuestras necesidades fisiológicas y nuestros impulsos psicológicos. Aunque la inteligencia artificial ha avanzado mucho en los últimos años, los sistemas de IA no incorporan el lado psicológico de nuestra inteligencia humana. Por ejemplo, la inteligencia emocional rara vez se considera parte de la IA.
"El objetivo principal de nuestro trabajo era cómo podríamos incorporar la parte emocional de la inteligencia a la IA", explica Saptarshi Das, profesor asociado de ciencias de la ingeniería y mecánica en Penn State y autor correspondiente del estudio publicado recientemente en Nature Communications. "La emoción es un campo amplio y muchos investigadores estudian la psicología; sin embargo, para los ingenieros informáticos, los modelos matemáticos y los conjuntos de datos diversos son esenciales para el diseño. El comportamiento humano es fácil de observar pero difícil de medir y eso hace que sea difícil replicarlo en un robot y hacerlo emocionalmente inteligente. Ahora mismo no hay forma real de hacerlo".
Das señaló que nuestros hábitos alimentarios son un buen ejemplo de inteligencia emocional y de la interacción entre el estado fisiológico y psicológico del cuerpo. Lo que comemos está muy influido por el proceso de gustación, que se refiere a cómo nuestro sentido del gusto nos ayuda a decidir qué consumir en función de las preferencias de sabor. Esto es diferente del hambre, la razón fisiológica para comer.
"Si eres alguien afortunado que tiene todas las opciones posibles de comida, elegirás los alimentos que más te gusten", afirma Das. "No va a elegir algo que sea muy amargo, sino que probablemente intente algo más dulce, ¿correcto?".
Cualquiera que se haya sentido saciado después de un gran almuerzo y aun así se haya sentido tentado por un trozo de tarta de chocolate en una fiesta vespertina en el trabajo sabe que una persona puede comer algo que le gusta incluso cuando no tiene hambre.
"Si te dan comida dulce, te la comerás a pesar de que tu condición fisiológica esté satisfecha, a diferencia de si alguien te da, por ejemplo, un trozo de carne", explica Das. "Tu condición psicológica sigue queriendo estar satisfecha, así que tendrás el impulso de comerte los dulces aunque no tengas hambre".
Aunque todavía quedan muchos interrogantes sobre los circuitos neuronales y los mecanismos moleculares cerebrales que subyacen a la percepción del hambre y el control del apetito, Das afirma que avances como la mejora de las imágenes cerebrales han aportado más información sobre el funcionamiento de estos circuitos en relación con el apetito.
Los receptores gustativos de la lengua humana convierten los datos químicos en impulsos eléctricos. A continuación, estos impulsos se envían a través de neuronas a la corteza gustativa del cerebro, donde los circuitos corticales, una intrincada red de neuronas del cerebro, dan forma a nuestra percepción del gusto. Los investigadores han desarrollado una versión biomimética simplificada de este proceso, que incluye una "lengua" electrónica y una "corteza gustativa" electrónica fabricadas con materiales 2D, que son materiales de uno a unos pocos átomos de grosor. Las papilas gustativas artificiales están formadas por diminutos sensores electrónicos basados en grafeno llamados quimitransistores, capaces de detectar moléculas de gas o químicas. La otra parte del circuito utiliza memtransistores, que son transistores que recuerdan señales pasadas, fabricados con disulfuro de molibdeno. Esto permitió a los investigadores diseñar una "corteza gustativa electrónica" que conecta una "neurona del hambre" impulsada por la fisiología, una "neurona del apetito" impulsada por la psicología y un "circuito de alimentación".
Por ejemplo, al detectar sal, o cloruro sódico, el dispositivo detecta iones de sodio, explicó Subir Ghosh, estudiante de doctorado en ciencias de la ingeniería y mecánica y coautor del estudio.
"Esto significa que el dispositivo puede 'saborear' la sal", dijo Ghosh.
Las propiedades de los dos materiales 2D diferentes se complementan para formar el sistema gustativo artificial.
"Utilizamos dos materiales distintos porque, si bien el grafeno es un excelente sensor químico, no lo es tanto para los circuitos y la lógica, que son necesarios para imitar el circuito cerebral", explica Andrew Pannone, ayudante de investigación de posgrado en ciencias de la ingeniería y mecánica y coautor del estudio. "Por eso utilizamos disulfuro de molibdeno, que también es un semiconductor. Combinando estos nanomateriales, hemos aprovechado los puntos fuertes de cada uno de ellos para crear el circuito que imita el sistema gustativo".
El proceso es lo bastante versátil como para aplicarse a los cinco perfiles gustativos primarios: dulce, salado, ácido, amargo y umami. Según Das, un sistema gustativo robótico de este tipo puede tener aplicaciones muy prometedoras, desde dietas personalizadas basadas en inteligencia emocional para adelgazar hasta comidas personalizadas en restaurantes. El próximo objetivo del equipo de investigación es ampliar la gama de sabores de la lengua electrónica.
"Estamos intentando fabricar matrices de dispositivos de grafeno que imiten los cerca de 10.000 receptores gustativos que tenemos en la lengua, cada uno de ellos ligeramente diferente de los demás, lo que nos permite distinguir entre sutiles diferencias de sabor", explica Das. "El ejemplo que se me ocurre es el de las personas que entrenan su lengua y se convierten en catadores de vino. Quizá en el futuro podamos tener un sistema de IA que se pueda entrenar para ser aún mejor catador de vinos".
El siguiente paso es fabricar un chip gustativo integrado.
"Queremos fabricar la parte de la lengua y el circuito gustativo en un solo chip para simplificarlo aún más", explica Ghosh. "Ése será el objetivo principal de nuestra investigación en un futuro próximo".
Después, los investigadores afirman que prevén que este concepto de inteligencia emocional gustativa en un sistema de IA se traslade a otros sentidos, como la inteligencia emocional visual, auditiva, táctil y olfativa, para contribuir al desarrollo de futuras IA avanzadas.
"Los circuitos que hemos demostrado eran muy sencillos, y nos gustaría aumentar la capacidad de este sistema para explorar otros sabores", dijo Pannone. "Pero más allá de eso, queremos introducir otros sentidos y eso requeriría modalidades distintas, y quizá materiales y/o dispositivos diferentes. Estos circuitos sencillos podrían perfeccionarse y reproducir con mayor exactitud el comportamiento humano. Además, a medida que entendamos mejor cómo funciona nuestro propio cerebro, podremos mejorar aún más esta tecnología".
Junto con Das, Pannone y Ghosh, otros investigadores de Penn State que participaron en el estudio fueron Dipanjan Sen, doctorando en ciencias de la ingeniería y mecánica; Akshay Wali, doctorando en ingeniería eléctrica; y Harikrishnan Ravichandran, doctorando en ciencias de la ingeniería y mecánica. Todos los investigadores están también afiliados al Instituto de Investigación de Materiales. La Oficina de Investigación del Ejército de Estados Unidos y el premio Early CAREER de la Fundación Nacional de la Ciencia han financiado esta investigación.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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