Accueil Intelligence artificielle L’IA du futur pourrait-elle avoir envie d’un aliment préféré ?

L’IA du futur pourrait-elle avoir envie d’un aliment préféré ?

0
L’IA du futur pourrait-elle avoir envie d’un aliment préféré ?


L’intelligence artificielle (IA) peut-elle avoir faim ? Développer un goût pour certains aliments ? Pas encore, mais une équipe de chercheurs de Penn State développe une nouvelle langue électronique qui imite la façon dont le goût influence ce que nous mangeons en fonction de nos besoins et de nos désirs, fournissant ainsi un modèle possible pour une IA qui traite les informations davantage comme un être humain.

Le comportement humain est complexe, un compromis nébuleux et une interaction entre nos besoins physiologiques et nos pulsions psychologiques. Même si l’intelligence artificielle a fait de grands progrès ces dernières années, les systèmes d’IA n’intègrent pas l’aspect psychologique de notre intelligence humaine. Par exemple, l’intelligence émotionnelle est rarement considérée comme faisant partie de l’IA.

« L’objectif principal de notre travail était de savoir comment intégrer la partie émotionnelle de l’intelligence à l’IA », a déclaré Saptarshi Das, professeur agrégé de sciences de l’ingénierie et de mécanique à Penn State et auteur correspondant de l’étude publiée récemment dans Communications naturelles. « L’émotion est un vaste domaine et de nombreux chercheurs étudient la psychologie ; cependant, pour les ingénieurs informaticiens, les modèles mathématiques et divers ensembles de données sont essentiels à des fins de conception. Le comportement humain est facile à observer mais difficile à mesurer, ce qui le rend difficile à reproduire dans un robot. et le rendre émotionnellement intelligent. Il n’existe actuellement aucun moyen réel de le faire.

Das a noté que nos habitudes alimentaires sont un bon exemple d’intelligence émotionnelle et d’interaction entre l’état physiologique et psychologique du corps. Ce que nous mangeons est fortement influencé par le processus de gustation, qui fait référence à la façon dont notre sens du goût nous aide à décider quoi consommer en fonction de nos préférences gustatives. C’est différent de la faim, la raison physiologique de manger.

« Si vous avez la chance d’avoir tous les choix alimentaires possibles, vous choisirez les aliments que vous aimez le plus », a déclaré Das. « Vous n’allez pas choisir quelque chose de très amer, mais vous allez probablement essayer quelque chose de plus sucré, n’est-ce pas ? »

Quiconque s’est senti rassasié après un copieux déjeuner et a quand même été tenté par une tranche de gâteau au chocolat lors d’une fête sur le lieu de travail l’après-midi sait qu’une personne peut manger quelque chose qu’elle aime même sans avoir faim.

« Si on vous donne de la nourriture sucrée, vous la mangerez même si votre état physiologique est satisfaisant, contrairement à si quelqu’un vous donnait, par exemple, un morceau de viande », a déclaré Das. « Votre état psychologique veut toujours être satisfait, vous aurez donc envie de manger des bonbons même si vous n’avez pas faim. »

Bien qu’il existe encore de nombreuses questions concernant les circuits neuronaux et les mécanismes moléculaires dans le cerveau qui sous-tendent la perception de la faim et le contrôle de l’appétit, a déclaré Das, des progrès tels que l’amélioration de l’imagerie cérébrale ont offert plus d’informations sur la façon dont ces circuits fonctionnent en ce qui concerne la gustation.

Les récepteurs gustatifs de la langue humaine convertissent les données chimiques en impulsions électriques. Ces impulsions sont ensuite envoyées par les neurones vers le cortex gustatif du cerveau, où les circuits corticaux, un réseau complexe de neurones dans le cerveau, façonnent notre perception du goût. Les chercheurs ont développé une version biomimétique simplifiée de ce processus, comprenant une « langue » électronique et un « cortex gustatif » électronique fabriqués à partir de matériaux 2D, qui sont des matériaux d’une épaisseur de un à quelques atomes. Les papilles gustatives artificielles comprennent de minuscules capteurs électroniques à base de graphène appelés chimitransistors, capables de détecter des gaz ou des molécules chimiques. L’autre partie du circuit utilise des memtransistors, qui sont un transistor qui mémorise les signaux passés, fabriqués avec du bisulfure de molybdène. Cela a permis aux chercheurs de concevoir un « cortex gustatif électronique » qui connecte un « neurone de la faim » piloté par la physiologie, un « neurone de l’appétit » piloté par la psychologie et un « circuit d’alimentation ».

Par exemple, lors de la détection de sel ou de chlorure de sodium, l’appareil détecte les ions sodium, a expliqué Subir Ghosh, doctorant en sciences de l’ingénierie et en mécanique et co-auteur de l’étude.

« Cela signifie que l’appareil peut ‘goûter’ le sel », a déclaré Ghosh.

Les propriétés des deux matériaux 2D différents se complètent pour former le système gustatif artificiel.

« Nous avons utilisé deux matériaux distincts car même si le graphène est un excellent capteur chimique, il n’est pas idéal pour les circuits et la logique, qui sont nécessaires pour imiter le circuit cérébral », a déclaré Andrew Pannone, assistant de recherche diplômé en sciences de l’ingénierie et en mécanique et co-auteur. de l’étude. « Pour cette raison, nous avons utilisé du bisulfure de molybdène, qui est également un semi-conducteur. En combinant ces nanomatériaux, nous avons tiré les atouts de chacun d’eux pour créer le circuit qui imite le système gustatif. »

Le processus est suffisamment polyvalent pour être appliqué aux cinq profils gustatifs principaux : sucré, salé, aigre, amer et umami. Un tel système gustatif robotique a des applications potentielles prometteuses, a déclaré Das, allant des régimes alimentaires basés sur l’intelligence émotionnelle pour perdre du poids aux offres de repas personnalisées dans les restaurants. Le prochain objectif de l’équipe de recherche est d’élargir la gamme gustative de la langue électronique.

« Nous essayons de créer des réseaux de dispositifs au graphène pour imiter les quelque 10 000 récepteurs gustatifs que nous avons sur notre langue, chacun légèrement différent des autres, ce qui nous permet de distinguer les différences subtiles de goûts », a déclaré Das. « L’exemple auquel je pense est celui des gens qui entraînent leur langue et deviennent dégustateurs de vin. Peut-être qu’à l’avenir, nous pourrons avoir un système d’IA que vous pourrez former pour devenir un dégustateur de vin encore meilleur. »

Une prochaine étape supplémentaire consiste à créer une puce gustative intégrée.

« Nous voulons fabriquer à la fois la partie langue et le circuit gustatif dans une seule puce pour le simplifier davantage », a déclaré Ghosh. « Ce sera notre principal objectif dans un avenir proche dans nos recherches. »

Après cela, les chercheurs ont déclaré qu’ils envisageaient ce concept d’intelligence émotionnelle gustative dans un système d’IA se traduisant par d’autres sens, tels que l’intelligence émotionnelle visuelle, audio, tactile et olfactive, pour faciliter le développement d’une future IA avancée.

« Les circuits que nous avons démontrés étaient très simples et nous aimerions augmenter la capacité de ce système pour explorer d’autres goûts », a déclaré Pannone. « Mais au-delà de cela, nous voulons introduire d’autres sens et cela nécessiterait différentes modalités, et peut-être différents matériaux et/ou dispositifs. Ces circuits simples pourraient être plus raffinés et conçus pour reproduire plus fidèlement le comportement humain. De plus, à mesure que nous comprenons mieux comment notre propre cerveau fonctionne, ce qui nous permettra d’améliorer encore cette technologie. »

Outre Das, Pannone et Ghosh, d’autres chercheurs de Penn State participant à l’étude comprenaient Dipanjan Sen, doctorant en sciences de l’ingénierie et en mécanique ; Akshay Wali, doctorant en génie électrique ; et Harikrishnan Ravichandran, doctorant en sciences de l’ingénieur et en mécanique. Tous les chercheurs sont également affiliés au Materials Research Institute. Le Bureau de recherche de l’armée des États-Unis et le prix Early CAREER de la National Science Foundation ont soutenu cette recherche.

LAISSER UN COMMENTAIRE

S'il vous plaît entrez votre commentaire!
S'il vous plaît entrez votre nom ici