Cuando se trata de aparearse, dos cosas importan para las mariposas Heliconius: la apariencia y el olor de su pareja potencial.Las mariposas negras y naranjas tienen cerebros increíblemente pequeños, pero deben procesar ambas entradas sensoriales al mismo tiempo, lo cual es más de lo que las tecnologías actuales de inteligencia artificial (IA) pueden lograr sin un consumo significativo de energía.

Para hacer que la IA sea tan inteligente como las mariposas, un equipo de investigadores de Penn State ha creado una plataforma de IA multisensorial que es más avanzada y utiliza menos energía que otras tecnologías de IA.

Las tecnologías actuales de IA a menudo no logran imitar los procesos de toma de decisiones multisensoriales que utilizan los humanos y los animales, dijeron los investigadores.Esto puede limitar el potencial de la IA para usos en robótica ysensores inteligentesque detectan peligros como estructuras defectuosas o fugas inminentes de productos químicos.

"Si piensas en la IA que tenemos hoy, tenemos muy buenos procesadores de imágenes basados ​​en visuales o excelentes procesadores de lenguaje que usan audio", dijo Saptarshi Das, profesor asociado de ingeniería, ciencias y mecánica y autor correspondiente del estudio.publicadoenMateriales avanzados.

"Pero cuando piensas en la mayoría de los animales y también en los seres humanos, la toma de decisiones se basa en más de un sentido. Si bien la IA funciona bastante bien con una sola entrada sensorial, la toma de decisiones multisensorial no ocurre con la IA actual".

Las mariposas Heliconius eligen pareja a través de una señal visual simultánea (ver que el patrón de alas de la pareja potencial es de hecho el de una mariposa Heliconius) y una señal química de feromonas liberadas por la otra mariposa.Es de destacar, dijo Das, que la mariposa logra esto con un cerebro diminuto que utiliza un mínimo de energía.Esto contrasta directamente con la informática moderna, que consume una cantidad significativa de energía.

"Los cerebros de las mariposas y muchos otros animales son muy pequeños y utilizan poca cantidad de recursos, tanto en términos de energía utilizada como de tamaño físico del cerebro", dijo Das."Y, sin embargo, realizan tareas computacionales que dependen de múltiples entradas sensoriales a la vez".

Para imitar este comportamiento electrónicamente, los investigadores recurrieron a una posible solución que involucra materiales 2D, que tienen entre uno y unos pocos átomos de espesor.Los investigadores desarrollaron una plataforma de hardware hecha de dos materiales 2D, sulfuro de molibdeno (MoS2_{) y grafeno.}El MoS

2_{Una parte de la plataforma de hardware es un memtransitor, un dispositivo electrónico que puede realizar procesos tanto de memoria como de información.}Los investigadores eligieron MoS₂por sus capacidades de detección de luz, que imitan las capacidades visuales de la mariposa.

La porción de grafeno del dispositivo es un quimiotransistor que puede detectar moléculas químicas e imitar la detección de feromonas del cerebro de la mariposa.

"La señal visual y la señal química de feromonas determinan la decisión de si esa mariposa hembra se apareará con la mariposa macho o no", dijo el coautor Subir Ghosh, estudiante de doctorado de segundo año en ciencias de ingeniería y mecánica.

"Entonces, se nos ocurrió una idea inspirada en eso, pensando en cómo tenemos materiales 2D con esas capacidades. El MoS fotorresponsivo2_{y el grafeno químicamente activo podría combinarse para crear una plataforma visuoquímica integrada para la IA y la computación neuromórfica".}Los investigadores probaron su dispositivo exponiendo su sensor de doble material a luces de diferentes colores, imitando las señales visuales y aplicando soluciones con diferentes composiciones químicas que se asemejan a las feromonas liberadas por las mariposas.

El objetivo era ver qué tan bien su sensor podía integrar información tanto del fotodetector como del quimisensor, de manera similar a cómo el éxito de apareamiento de una mariposa depende de la coincidencia del color de las alas y la fuerza de las feromonas.

Al medir la respuesta de salida, los investigadores determinaron que sus dispositivos podían integrar perfectamente señales visuales y químicas.

Esto resalta el potencial de su sensor para procesar e interpretar diversos tipos de información simultáneamente, dijeron.

"También introdujimos adaptabilidad en los circuitos de nuestros sensores, de modo que una señal podría desempeñar un papel más importante que la otra", dijo Yikai Zheng, estudiante de doctorado de cuarto año en ciencias de la ingeniería y mecánica y coautor del estudio."Esta adaptabilidad es similar a cómo una mariposa hembra ajusta su comportamiento de apareamiento en respuesta a distintos escenarios en la naturaleza".

La detección dual en un solo dispositivo también es más eficiente energéticamente, dijeron los investigadores, en comparación con la forma actual en que operan los sistemas de IA.Recopilan datos de diferentes módulos de sensores y luego los transfieren a un módulo de procesamiento, lo que puede provocar retrasos y un consumo excesivo de energía.

A continuación, los investigadores dijeron que planean pasar de integrar dos sentidos en su dispositivo a tres sentidos, imitando cómo un cangrejo de río usa señales visuales, táctiles y químicas para detectar presas y depredadores.El objetivo es desarrollar dispositivos de IA de hardware capaces de manejar escenarios complejos de toma de decisiones en diversos entornos.

"Podríamos tener sistemas de sensores en lugares como una planta de energía, que detectarían problemas potenciales como fugas o sistemas defectuosos basándose en múltiples señales sensoriales", dijo Ghosh."Como unquímicoolor, o un cambio en la vibración, o detectar debilidades visualmente.Esto ayudaría mejor al sistema y al personal a determinar qué deben hacer para solucionarlo rápidamente porque no depende solo de un sentido, sino de varios".