Der richtige Riecher: Diese KI arbeitet wie unser Geruchssystem

Ob zu einem war­men Som­mer­re­gen, frischem Pop­corn oder einem Strauß Rosen: Dein Gehirn lernt Gerüche schnell und erken­nt sie auch zuver­läs­sig wieder. Nach diesem Prinzip haben Forsch­er der Cor­nell Uni­ver­si­ty in den USA jet­zt einen Com­put­er-Algo­rith­mus programmiert.

Schon lange haben Wis­senschaftler nach Erk­lärun­gen gesucht, wie Säugetiere Gerüche ler­nen und iden­ti­fizieren kön­nen. Doch wie funk­tion­iert Dein Geruchssys­tem eigentlich genau und weshalb soll ein Com­put­er-Algo­rith­mus auf ein­mal riechen kön­nen? Immer der Nase nach.

So funktioniert Dein Geruchssystem

Thomas Cle­land, Pro­fes­sor für Psy­cholo­gie an der Cor­nell Uni­ver­si­ty, hat das Geruchssys­tem von Säugetieren über ein Jahrzehnt lang erforscht. Sein­er Ansicht nach iden­ti­fiziert das Gehirn Gerüche gar nicht auss­chließlich anhand ihres tat­säch­lichen Geruchs. Stattdessen fil­tere das Wahrnehmungssys­tem zuerst dom­i­nante, eingeat­mete Gerüche aus ein­er großen Masse her­aus. Anschließend gle­iche es diese dom­i­nan­ten Düfte mit allen Gerüchen ab, die es bere­its ken­nt und die es in der aktuellen Sit­u­a­tion auch erwartet.

Anschließend passiere das, was bis­lang keine Mas­chine kon­nte: Es fol­gen näm­lich weit­ere Riech-Schleifen, um die jew­eilige Ver­mu­tung zu bestäti­gen. Und zwar so lange, bis das Gehirn sich sich­er ist, um welchen Geruch es sich han­delt. So kön­nten Säugetiere ein­er­seits auch kle­in­ste Fein­heit­en an Gerüchen unter­schei­den, die sich sehr ähn­lich sind und ander­er­seits Gerüche auch dann noch zuver­läs­sig iden­ti­fizieren, wenn sich der eingeat­mete Duft von dem bere­its gel­ern­ten Geruch deut­lich unter­schei­det. Riechst Du also eine Orange, deren Geruch Du wom­öglich auch mit Kos­metik oder Durftk­erzen assozi­ierst, ist Dein Gehirn den­noch in der Lage, zu erken­nen, dass Du tat­säch­lich die Orange selb­st riechst.

KI mit dem richtigen Riecher ausstatten

Es geht bei Cle­lands Forschung­spro­jekt also um die Erken­nung von (Geruchs-)Mustern im Rah­men des maschinellen Ler­nens. Cle­land und Intel-Mitar­beit­er Nabil Imam haben den neuen Algo­rith­mus auf einen speziellen Forschungs-Chip namens Loi­hi angewen­det, der neu­ro­morph, also in ähn­lich­er Weise wie Dein Gehirn und die Kom­mu­nika­tion­swege Dein­er Neu­ro­nen, aufge­baut ist. Dadurch soll er Muster tausend­mal schneller erken­nen als etwa ein nor­maler Prozes­sor in einem Com­put­er und soll dabei auch noch weniger Energie verbrauchen.

Selb­st wenn sich der gesuchte Geruch zu 80 Prozent vom bere­its gel­ern­ten Duft unter­schei­det, kann der Algo­rith­mus ihn noch kor­rekt iden­ti­fizieren. Darüber ist Thomas Cle­land natür­lich begeis­tert: „Dies ist das Ergeb­nis aus über einem Jahrzehnt Forschungsar­beit an Riechkol­ben-Verbindun­gen von Nagetieren, um grund­sät­zlich her­auszufind­en, wie sie funk­tion­ieren. Mit Blick auf die Dinge, die Tiere zwar kön­nen, aber Maschi­nen nicht.“

Wenn Du noch mehr Details über dieses Forschung­spro­jekt wis­sen möcht­est, kannst Du die kom­plette Studie namens „Rapid Learn­ing and Robust Recall in a Neu­ro­mor­phic Olfac­to­ry Cir­cuit“ vom Nature Machine Intel­li­gence Jour­nal beziehen.

Hättest Du gedacht, dass unser Geruchssys­tem ein­er­seits so stark auf Erwartung beruht und ander­er­seits so zuver­läs­sig funk­tion­iert? Hin­ter­lasse uns einen Kommentar.