Trabajan en un "simulador de cerebro" para la cata de vinos

Tradicional y exclusiva de los entendidos, la posibilidad de apreciar las cualidades de un buen vino podría verse mejorada gracias a un desarrollo de la facultad de Ingeniería de la UNLP que fue presentado en el Segundo Congreso de Microelectrónica Aplicada, que se desarrolla en esa unidad académica y se extenderá hasta mañana.

El diseño utiliza una serie de dispositivos programables que se comportan como si fueran red neuronal e interpretan los diferentes datos que se van recabando para dar una respuesta

El trabajo, basado en las nuevas aplicaciones de la tecnología, propone una alternativa técnica para la tarea de los enólogos a través de la utilización de un dispositivo que tendría un formato similar a una computadora pequeña y que sería diseñado por el Centro de Técnicas Analógico Digitales (CeTAD), laboratorio que depende de la facultad de Ingeniería y que tiene a su cargo la realización del congreso.

El diseño, que es el trabajo final de carrera del estudiante Matías Namiot, utiliza una serie de dispositivos programables que se comportan como si fueran red neuronal e interpretan los diferentes datos que se van recabando para dar una respuesta.

Según indicaron los especialistas, "las redes neuronales consisten en una simulación de las propiedades observadas en los sistemas biológicos a través de modelos matemáticos recreados mediante mecanismos artificiales (circuitos integrados específicos). El objetivo es conseguir que las máquinas den respuestas similares a las que es capaz de dar el cerebro". En otras palabras, la computadora busca "imitar" el funcionamiento de las neuronas de quien prueba el vino para determinar cuán bueno es y luego dar su veredicto.

En cuanto al funcionamiento específico del dispositivo, se explicó que una red neuronal se compone de unidades llamadas neuronas y que cada neurona recibe una serie de entradas a través de interconexiones para emitir una salida.

"Lo que se está haciendo es un análisis en función de datos de entrada, es decir que la red neuronal piense cómo resolver algo, en este caso, estudiar los caracteres de un vino. En función de la información suministrada la red piensa qué es lo que se busca y, como dato de salida, nos dice cuál es el vino seleccionado", explicó el profesor José Rapallini, subdirector del CeTAD.

El profesor destacó que los sistemas neuronales son ideales para resolver problemas complejos (por la cantidad de datos a analizar) en tiempo real y que pueden aplicarse en distintas disciplinas, como en la medicina.

Para desarrollar la tecnología, los especialistas trabajan con dispositivos lógicos programables, en particular los denominados FPGA (Field Programmable Gate Array), que son chips con un alto grado de integración.

Según detalló Rapallini, "todos los desarrollos en FPGA están orientados a brindar soluciones a problemas técnicos específicos". Y agregó que en el CeTAD "se están estudiando Mapas Auto-Organizativos (SOM), reconocidos por su capacidad para aprender la organización de los datos de entrada de manera no supervisada, para incorporarlos a esos dispositivos y así tratar de resolver cuestiones particulares".

Otras iniciativas del CeTAD tienen que ver, por ejemplo, con el procesamiento digital de imágenes médicas.