อัลกอริทึมใหม่เลียนแบบสมองแมลงวันผลไม้ จดจำกลิ่นเก่าได้ไม่ลืม

นักวิจัยกำลังหาทางยกระดับ “จมูกอิเล็กทรอนิกส์” ให้ทำงานได้ใกล้เคียงระบบดมกลิ่นของแมลงวันผลไม้ ซึ่งแม้จะมีสมองเล็กมาก แต่กลับแยกแยะกลิ่นได้รวดเร็วและจำกลิ่นเดิมได้นานกว่าระบบเซนเซอร์สังเคราะห์ที่ใช้กันอยู่ในปัจจุบัน ข่าวชิ้นนี้กล่าวถึงงานของ Kevin Max และ Yang Shen จาก Okinawa Institute of Science and Technology ที่พัฒนาอัลกอริทึมชื่อ Spi-Fly โดยอ้างอิงแนวคิดจากการประมวลผลกลิ่นของ Drosophila

จุดแข็งของแมลงวันผลไม้คือความสามารถในการรับกลิ่นหลากหลายชนิดในเวลาเพียงเสี้ยววินาที และยังเก็บ “ความทรงจำ” ของกลิ่นนั้นไว้ได้ดี ซึ่งเป็นพฤติกรรมที่ระบบดมกลิ่นอิเล็กทรอนิกส์ส่วนใหญ่ยังทำไม่ได้ดีนัก เครื่องมือที่มีอยู่มักมีต้นทุนสูง ตรวจจับได้จำกัดเฉพาะสารบางกลุ่ม และมักมีปัญหาเรื่องการลืมกลิ่นเดิมเมื่อถูกฝึกให้เรียนรู้กลิ่นใหม่

Spi-Fly ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ข้อจำกัดดังกล่าวด้วยแนวทางเชิงประสาทเทียมและการเลียนแบบโครงสร้างการประมวลผลของสิ่งมีชีวิตขนาดเล็ก แนวคิดสำคัญคือทำให้ระบบไม่เพียงจำแนกกลิ่นได้แม่นยำ แต่ยังรักษาความสามารถในการจดจำกลิ่นเก่าไว้ได้เมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามา ลดปัญหา catastrophic forgetting ที่พบได้บ่อยในโมเดลปัญญาประดิษฐ์และระบบเรียนรู้ต่อเนื่อง

หากแนวทางนี้พัฒนาได้ผลจริง อาจเปิดทางให้เทคโนโลยีตรวจจับกลิ่นมีความยืดหยุ่นและใช้งานได้กว้างขึ้น เช่น งานด้านความปลอดภัย การตรวจสอบสิ่งปนเปื้อน การแพทย์ หรือการเฝ้าระวังคุณภาพอากาศ โดยเฉพาะในสถานการณ์ที่ต้องแยกแยะกลิ่นจำนวนมากในสภาพแวดล้อมจริง

แม้บทความต้นทางยังเป็นรายงานเชิงวิจัยมากกว่าผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ แต่ก็สะท้อนแนวโน้มสำคัญของวงการ AI และ neuromorphic computing ที่หันไปเรียนรู้จากระบบประสาทของสัตว์จริงเพื่อแก้โจทย์ที่ฮาร์ดแวร์และอัลกอริทึมแบบเดิมยังทำได้ไม่ดีนัก