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A inteligência artificial (IA) pode ficar com fome? Desenvolver o gosto por certos alimentos? Ainda não, mas uma equipa de investigadores da Penn State está a desenvolver uma nova língua eletrónica que imita a forma como o sabor influencia o que comemos com base nas necessidades e nos desejos, fornecendo um possível modelo para a IA que processa informações mais como um ser humano.
O comportamento humano é complexo, um compromisso nebuloso e uma interação entre nossas necessidades fisiológicas e impulsos psicológicos. Embora a inteligência artificial tenha feito grandes progressos nos últimos anos, os sistemas de IA não incorporam o lado psicológico da nossa inteligência humana. Por exemplo, a inteligência emocional raramente é considerada parte da IA.
“O foco principal do nosso trabalho era como poderíamos trazer a parte emocional da inteligência para a IA”, disse Saptarshi Das, professor associado de ciências da engenharia e mecânica na Penn State e autor correspondente do estudo publicado recentemente em Comunicações da Natureza. “A emoção é um campo amplo e muitos pesquisadores estudam psicologia; no entanto, para engenheiros de computação, modelos matemáticos e diversos conjuntos de dados são essenciais para fins de design. O comportamento humano é fácil de observar, mas difícil de medir e isso torna difícil replicá-lo em um robô e torná-lo emocionalmente inteligente. Não há nenhuma maneira real de fazer isso agora.
Das observou que nossos hábitos alimentares são um bom exemplo de inteligência emocional e da interação entre o estado fisiológico e psicológico do corpo. O que comemos é fortemente influenciado pelo processo de degustação, que se refere a como o nosso sentido do paladar nos ajuda a decidir o que consumir com base nas preferências de sabor. Isto é diferente da fome, a razão fisiológica para comer.
“Se você tem a sorte de ter todas as opções alimentares possíveis, escolherá os alimentos que mais gosta”, disse Das. “Você não vai escolher algo que seja muito amargo, mas provavelmente tentará algo mais doce, correto?”
Qualquer pessoa que já se sentiu saciado depois de um grande almoço e ainda se sentiu tentado por uma fatia de bolo de chocolate em uma festa à tarde no local de trabalho sabe que uma pessoa pode comer algo que adora mesmo quando não está com fome.
“Se você recebesse comida doce, você a comeria apesar de sua condição fisiológica estar satisfeita, ao contrário de alguém lhe desse um pedaço de carne”, disse Das. “Sua condição psicológica ainda quer ser satisfeita, então você terá vontade de comer os doces mesmo quando não estiver com fome.”
Embora ainda existam muitas questões sobre os circuitos neuronais e os mecanismos de nível molecular dentro do cérebro que fundamentam a percepção da fome e o controle do apetite, disse Das, avanços como a melhoria da imagem cerebral ofereceram mais informações sobre como esses circuitos funcionam em relação à degustação.
Os receptores gustativos na língua humana convertem dados químicos em impulsos elétricos. Esses impulsos são então enviados através dos neurônios para o córtex gustativo do cérebro, onde os circuitos corticais, uma intrincada rede de neurônios no cérebro, moldam nossa percepção do paladar. Os pesquisadores desenvolveram uma versão biomimética simplificada desse processo, incluindo uma “língua” eletrônica e um “córtex gustativo” eletrônico feito com materiais 2D, que são materiais com espessura de um a alguns átomos. As papilas gustativas artificiais compreendem minúsculos sensores eletrônicos baseados em grafeno, chamados quimitransistores, que podem detectar gases ou moléculas químicas. A outra parte do circuito usa memtransistores, que é um transistor que lembra sinais passados, feito com dissulfeto de molibdênio. Isso permitiu aos pesquisadores projetar um “córtex gustativo eletrônico” que conecta um “neurônio da fome” impulsionado pela fisiologia, um “neurônio do apetite” orientado pela psicologia e um “circuito de alimentação”.
Por exemplo, ao detectar sal ou cloreto de sódio, o dispositivo detecta íons de sódio, explicou Subir Ghosh, estudante de doutorado em engenharia e mecânica e coautor do estudo.
“Isso significa que o dispositivo pode ‘sentir o gosto’ do sal”, disse Ghosh.
As propriedades dos dois materiais 2D diferentes complementam-se na formação do sistema gustativo artificial.
“Usamos dois materiais separados porque, embora o grafeno seja um excelente sensor químico, ele não é ótimo para circuitos e lógica, que são necessários para imitar o circuito cerebral”, disse Andrew Pannone, assistente de pesquisa de pós-graduação em engenharia, ciências e mecânica e coautor. do estudo. “Por isso usamos dissulfeto de molibdênio, que também é um semicondutor. Ao combinar esses nanomateriais, tiramos a força de cada um deles para criar o circuito que imita o sistema gustativo.”
O processo é versátil o suficiente para ser aplicado a todos os cinco perfis de sabor primários: doce, salgado, azedo, amargo e umami. Esse sistema gustativo robótico tem aplicações potenciais promissoras, disse Das, que vão desde dietas com curadoria de IA baseadas em inteligência emocional para perda de peso até ofertas de refeições personalizadas em restaurantes. O próximo objetivo da equipe de pesquisa é ampliar a gama de sabores da língua eletrônica.
“Estamos tentando criar conjuntos de dispositivos de grafeno para imitar os cerca de 10.000 receptores gustativos que temos em nossa língua, cada um ligeiramente diferente em comparação com os outros, o que nos permite distinguir diferenças sutis nos sabores”, disse Das. “O exemplo que penso são as pessoas que treinam a língua e se tornam degustadores de vinhos. Talvez no futuro possamos ter um sistema de IA que você possa treinar para ser um degustador de vinhos ainda melhor.”
Um próximo passo adicional é fazer um chip gustativo integrado.
“Queremos fabricar a parte da língua e o circuito gustativo em um único chip para simplificar ainda mais”, disse Ghosh. “Esse será nosso foco principal em nossa pesquisa no futuro próximo.”
Depois disso, os pesquisadores disseram que imaginam este conceito de inteligência emocional gustativa em um sistema de IA que se traduz em outros sentidos, como inteligência emocional visual, auditiva, tátil e olfativa, para ajudar no desenvolvimento de futura IA avançada.
“Os circuitos que demonstramos eram muito simples e gostaríamos de aumentar a capacidade deste sistema para explorar outros gostos”, disse Pannone. “Mas, além disso, queremos introduzir outros sentidos e isso exigiria diferentes modalidades, e talvez diferentes materiais e/ou dispositivos. Esses circuitos simples poderiam ser mais refinados e feitos para replicar mais de perto o comportamento humano. Além disso, à medida que entendemos melhor como nosso próprio cérebro funciona, o que nos permitirá tornar esta tecnologia ainda melhor.”
Junto com Das, Pannone e Ghosh, outros pesquisadores da Penn State participantes do estudo incluíram Dipanjan Sen, doutorando em ciências da engenharia e mecânica; Akshay Wali, doutorando em engenharia elétrica; e Harikrishnan Ravichandran, doutorando em ciências da engenharia e mecânica. Todos os pesquisadores também são afiliados ao Materials Research Institute. O Escritório de Pesquisa do Exército dos Estados Unidos e o Prêmio Early CAREER da National Science Foundation apoiaram esta pesquisa.
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