Il team della Penn State negli Stati Uniti sostiene che il dispositivo basato sul grafene abbia il potenziale per “rivoluzionare” il rilevamento di cambiamenti chimici e ambientali, e non solo. Potrebbe essere utilizzato in tutto, dalla diagnosi medica all’individuazione di cibo andato a male. La nuova tecnologia offre anche una visione unica dei “pensieri interiori” dell’intelligenza artificiale, un campo poco esplorato fino ad ora.
Il team è stato in grado di fare tutto ciò tramite il reverse engineering. Questo processo ha dato ai ricercatori “uno sguardo al processo decisionale della rete neurale”, che hanno affermato potrebbe portare a una migliore sicurezza e sviluppo dell’intelligenza artificiale. “Stiamo cercando di creare una lingua artificiale, ma il processo di come sperimentiamo diversi cibi coinvolge più della sola lingua”, spiega Saptarshi Das, professore di ingegneria e meccanica alla Penn State.
La rete neurale utilizzata dalla lingua elettronica è stata in grado di raggiungere un’accuratezza di degustazione superiore al 95% se confrontata con parametri selezionati dall’uomo. Utilizzando un metodo chiamato spiegazioni additive di Shapley, i ricercatori hanno potuto approfondire il processo decisionale della rete neurale. Invece di valutare i singoli parametri assegnati dall’uomo, la rete neurale ha considerato i dati che ha determinato essere più importanti per valutare i diversi gusti. “Abbiamo scoperto che la rete ha esaminato caratteristiche più sottili nei dati, cose che noi, come esseri umani, facciamo fatica a distinguere correttamente”.
La ricerca è presente in uno studio intitolato “Analisi chimica robusta con chemiosensori al grafene e apprendimento automatico“, sulla rivista Nature.