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Data documento: 07-03-2016

 

EU researchers have made big steps towards the creation of a fully functional robotic nose
I ricercatori dell’UE hanno fatto grandi passi avanti verso la creazione di un naso robotico completamente funzionante

An EU-funded project has developed odour recognition and classification systems that open the door to the development of many innovative new applications, including the possibility of real robotic noses.
Un progetto finanziato dall’UE ha sviluppato sistemi di riconoscimento e classificazione degli odori che rendono possibile lo sviluppo di molte nuove applicazioni innovative, tra cui la possibilità di veri nasi robotici.

The BIOMACHINELEARNING project has created a neuromorphic network for odour recognition, running on actual neuromorphic hardware that will be able to receive real-time input from electrical gas sensors.
Il progetto BIOMACHINELEARNING ha creato una rete neuromorfica per riconoscere gli odori, che funziona con un hardware neuromorfico che sarà in grado di ricevere input in tempo reale da sensori elettrici di gas.

This is an important step towards the creation of a cost-effective, portable and fully functional robotic nose that could be utilised in a number of different sectors, from agriculture (e.g.Monitoring fruit ripeness), medicine (e.g. Diagnosing various diseases) or personal lifestyle (e.g. Ascertaining the name of a particular perfume smelled randomly during the morning commute).
È un importante passo verso la creazione di un naso robotico economicamente conveniente, portatile e completamente funzionante da utilizzare in diversi settori, dall’agricoltura (per es. per monitorare la maturazione della frutta), alla medicina (per diagnosticare varie malattie) o per il lifestyle personale (per verificare il nome di un particolare profumo sentito andando a lavoro la mattina).

An unexpected discovery
Una scoperta inaspettata

One of the key challenges in being able to develop this technology is to improve the accuracy and speed of odour detection and identification in electronic nose systems.
Una delle principali difficoltà per lo sviluppo di questa tecnologia è migliorare la precisione e la velocità della rilevazione e l’identificazione degli odori nei sistemi di nasi elettronici.

>>>  When investigating how to do this through an analysis of data from electronic gas sensors, the project team made an unexpected discovery.
Mentre studiava modi di raggiungere questi risultati mediante un’analisi dei dati raccolti da sensori elettronici di gas, il team del progetto ha fatto una scoperta inaspettata.

Using bio-inspired signal processing, they were able to enhance the signals from the sensors to a level high enough to resolve variations in gas concentrations that are due to a phenomenon called ‘turbulence’.
Usando l’elaborazione del segnale bio-ispirata, sono stati in grado di potenziare i segnali dei sensori a un livello abbastanza alto da risolvere variazioni delle concentrazioni di gas dovute a un fenomeno chiamato “turbolenza”.

‘Turbulence is a ubiquitous phenomenon in gas sensing, and there’s actually quite a lot of information encoded in turbulence-induced variations of gas concentration,’ explained principal researcher Dr Michael Schmuker.
“La turbolenza è un fenomeno onnipresente nella rilevazione dei gas e ci sono molte informazioni codificate nelle variazioni della concentrazione di gas causate dalla turbolenza,” ha spiegato il ricercatore principale, il dott. Michael Schmuker.

‘For example, if we’re close to a gas source, these turbulence-induced changes occur on very rapid timescales.
“Per esempio, se siamo vicini a una fonte di gas, tali cambiamenti causati dalla turbolenza avvengono su scale temporali molto rapide.

Further away, the changes are less drastic and much slower.
Più lontano, i cambiamenti sono meno drastici e molto più lenti.

This is a well-established fact that has been known for decades, but it was commonly assumed that sophisticated, fast sensors are required to resolve these small differences.’
Si tratta di un fatto ben assodato e conosciuto da decenni, ma comunemente si credeva che fossero necessari sensori sofisticati e veloci per risolvere tali piccole differenze.”

Instead, the team discovered that such rapid concentration changes can be resolved with cheap, off-the-shelf gas sensors and appropriate signal processing.
Il team ha scoperto invece che tali rapidi cambiamenti di concentrazione si possono risolvere con sensori di gas economici e disponibili sul mercato e un’appropriata elaborazione del segnale.

‘This was indeed a game changer that paves the way for some very interesting applications,’ commented Dr Schmuker.
“Si tratta di un’importante scoperta che prepara il terreno a diverse interessanti applicazioni,” ha commentato il dott. Schmuker.

A bio-inspired solution for odour detection and classification
Una soluzione bio-ispirata per la rilevazione e la classificazione dell’odore

Armed with this new knowledge, Dr Schmuker and his colleagues have worked towards realising a bio-inspired solution for fast and accurate odour detection and classification.
Armati di questa nuova tecnologia, il dott. Schmuker e i suoi colleghi hanno lavorato per realizzare una soluzione bio-ispirata per una rilevazione e una classificazione veloce e precisa dell’odore.

The project’s method to enhance the signal of gas sensors is closely inspired by the way neurons work.
Il metodo del progetto per migliorare il segnale dei sensori di gas s’ispira al modo in cui funzionano i neuroni.

Neurons respond most to rapid changes in their synaptic input, meaning they can adapt easily.
I neuroni reagiscono molto bene a rapidi cambiamenti nel loro input sinaptico, il che significa che si adattano facilmente.

‘The signal processing method we devised operates pretty much like an adapting neuron,’ Dr Schmuker said.
“Il metodo di elaborazione del segnale che abbiamo ideato funziona in modo molto simile a un neurone che si adatta,” ha detto il dott. Schmuker.

Neurons exchange their information through short pulses of activity called ‘spikes’ which is potentially a lot more efficient than continuously exchanging numbers, as a conventional computer would do.
I neuroni scambiano informazioni mediante brevi impulsi di attività chiamati “picchi” il che è un metodo molto più efficiente rispetto a uno scambio continuo di numeri, come farebbe un tradizionale computer.

The project is using specialised neuromorphic hardware (silicon chips that harbour hundreds or thousands of electronic neurons) to accelerate spiking computation and model brain circuits in a very detailed fashion whilst maintaining computational efficiency.
Il progetto sta usando uno speciale hardware neuromorfico (chip in silicio che ospitano centinaia di migliaia di neuroni elettronici) per accelerare il calcolo di picco e modellare circuiti cerebrali in modo molto dettagliato, conservato allo stesso tempo l’efficienza di calcolo.

The odour classification network is closely inspired how insect brains mediate the sense of smell.
La rete di classificazione dell’odore s’ispira al modo in cui il cervello degli insetti media il senso dell’olfatto.

The input data (sensor readings) are encoded by ‘virtual olfactory receptors’ and then processed by a network that is closely modelled after a component of the insect olfactory system, the antennal lobe.
I dati di input (letture del sensore) vengono codificati da “recettori olfattivi virtuali” e poi elaborati da una rete modellata su un componente del sistema olfattivo dell’insetto, il lobo antennale.

This is crucial for obtaining good odour recognition performance.
Questo è fondamentale per ottenere buone prestazioni nel riconoscimento dell’odore.

Neuromorphic hardware systems
Sistemi hardware neuromorfici

The project used two neuromorphic hardware systems that are fully operational.
Il progetto ha usato due sistemi hardware neuromorfici che sono completamente operativi.

Odour recognition networks have been successfully deployed on both platforms.
Le reti di riconoscimento dell’odore sono state usate con successo su entrambe le piattaforme.

‘The efficiency of these systems lies in their massively parallel architecture,’ stated Dr Schmuker.
“L’efficienza di questi sistemi sta nella loro architettura enormemente parallela,” ha affermato il dott. Schmuker.

‘With the right network, these systems have the potential to perform as well as conventional computers in pattern recognition, but at a fraction of the energy costs.’
“Con la rete giusta, questi sistemi potrebbero avere prestazioni tanto buone quanto quelle di tradizionali computer per quanto riguarda il riconoscimento morfologico, ma una frazione dei costi energetici.”

He also pointed out that many major global tech companies are starting to adopt this technology, indicating that neuromorphic computing is becoming an integral part of the industrial computing infrastructure.
Ha sottolineato inoltre che molte importanti aziende che si occupano di tecnologia stanno cominciando ad adottare questa tecnologia, il che indica che il calcolo neuromorfico sta diventando parte integrante dell’infrastruttura industriale di calcolo.

Next steps
Prossimi passi

The project team are now enthusiastic to develop a physical implementation of an electronic nose coupled with neuromorphic hardware, performing odour recognition and/or gas-based navigation on a robot.
Il team del progetto è adesso impegnato nello sviluppo di un’implementazione fisica di un naso elettronico associata a un hardware neuromorfico che effettua il riconoscimento degli odori e/o la navigazione basata sui gas su un robot.

‘I think such proof-of-concept prototypes are the first step to attract potential industrial partners who may be interested in integrating our results in their product line,’ commented Dr Schmuker.
“Penso che tali prototipi prova di concetto siano il primo passo per attrarre potenziali partner industriali che potrebbero essere interessati a integrare i nostri risultati nella loro linea di produzione,” ha commentato il dott. Schmuker.

Looking to the long-term, Dr Schmuker also outlined his overall vision for the technology:
Pensando al lungo termine, il dott. Schmuker ha esposto anche la sua visione generale per la tecnologia:

‘My vision is that electronic noses will be as common as cameras and microphones…
“La mia visione è che i nasi elettronici diventeranno diffusi come le videocamere e i microfoni…

Electronic nose technology that has low power requirements and good recognition performance opens the way towards a whole new understanding of our chemical environment.’
La tecnologia del naso elettronico, con basse esigenze energetiche e buone prestazioni di riconoscimento, apre la via a una comprensione tutta nuova del nostro ambiente chimico.”

For more information please see:
Per maggiori informazioni, consultare:

project’s CORDIS webpage
Pagina del progetto su CORDIS

Source: Based on an interview with the principal project researcher
Fonte: Sulla base di un’intervista con il coordinatore del progetto.