Mejora por una mosca…

El sistema empleado por el cerebro de la mosca de la fruta para detectar nuevos olores, mejora los filtros de información que emplean los buscadores más sofisticados.

La mosca emplea una táctica que puede mejorar una herramienta informática llamada filtro de Bloom. En informática, es importante comprender cómo se comparan las estrategias de detección de novedades. El modo de proceder de la mosca podría ser útil para detectar duplicados o anomalías en grandes conjuntos de datos.

Los ordenadores usan un algoritmo de “búsquedas por similitud” para mejorar los resultados de la búsqueda. Por ejemplo, los que sugieren productos para comprar, que sean similares a compras anteriores. Cuando un motor de búsqueda como Google rastrea la Web, necesita saber si un sitio web que ha encontrado ha sido indexado previamente, para no perder tiempo indexandolo por segunda vez.

El problema es que hay billones de sitios en la Web, y almacenarlos en la memoria es informáticamente costoso. Lo que hace el filtro de Bloom es que, en lugar de almacenar cada elemento en la base de datos en su totalidad, almacena una pequeña “huella digital” de cada elemento, utilizando solo unos pocos bits de espacio por elemento. Al verificar si la misma huella digital aparece dos veces en la base de datos, un sistema puede determinar rápidamente si el elemento es un duplicado o algo novedoso.

La semejanza está en que la señal de alerta cerebral de la mosca de la fruta se genera usando una huella digital para olores, similar a la “huella digital de datos” del filtro de Bloom. En tanto, la novedad radica en que la mosca de la fruta introdujo nuevos giros al filtro de Bloom tradicional:

  1. No solo determina si ha olido exactamente el mismo olor antes, también si ha percibido un olor parecido. Esto reduce la probabilidad de percibir el mismo olor dos veces.
  2. Determina cuánto tiempo hace que ha percibido ese olor. Si ha pasado mucho tiempo, entonces la novedad del olor es más alta que el olor más reciente.

El filtro de Bloom de la mosca mejora la precisión de la detección de nuevos olores, en comparación con otros tipos de filtros de detección de novedades creados por los seres humanos. De hecho, podría mejorar los algoritmos para la detección de novedades en las ciencias de la computación. Este hallazgo representa una de las primeras estructuras de datos descubiertas en el cerebro, junto con un algoritmo simple de cómo puede realizar la detección de novedades.[1]

 

 

[1] La investigación de referencia es: A neural data structure for novelty detection. Sanjoy Dasgupta et al. PNAS. December 3, 2018. Disponible en http://www.pnas.org/content/early/2018/11/26/1814448115

 

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