Likvärdighetssökning, som att identifiera liknande bilder i en databas eller liknande dokument på webben, är ett grundläggande datorproblem som många storskaliga system för informationssökning ställs inför. Vi upptäckte att flugans luktkrets löser detta problem med hjälp av en ny variant av en traditionell datavetenskapsalgoritm (s.k. locality-sensitive hashing). Flugans krets tilldelar liknande neurala aktivitetsmönster liknande input stimuli (odors), så att beteenden som lärts från en lukt kan tillämpas när en liknande lukt upplevs. Flugans algoritm använder dock tre nya beräkningsingredienser som avviker från traditionella metoder. Vi visar att dessa ingredienser kan översättas för att förbättra prestandan för likhetssökning jämfört med traditionella algoritmer när de utvärderas på flera referensdatauppsättningar. Sammantaget bidrar detta perspektiv till att belysa logiken bakom en viktig sensorisk funktion (olfaction), och det ger en konceptuellt ny algoritm för att lösa ett grundläggande datorproblem.
Dasgupta m.fl. REF hävdade nyligen att fruktflugans luktkrets använder en variant av lokalkänslig hasch för att associera liknande beteenden med liknande lukter som den upplever.
A neural algorithm for a fundamental computing problem
{'venue': None, 'journal': 'bioRxiv', 'mag_field_of_study': ['Biology']}