英特爾的Loihi神經形態芯片可以從氣味中識別出有害化學物質

英特爾實驗室和康奈爾大學的研究人員展示了英特爾公司神經形態研究芯片Loihi獨特的能力，它們能夠僅根據氣味來識別多種有害化學物質。

研究人員說，Loihi可以僅從一個測試樣品中根據其氣味識別每種化學物質，而不會破壞其對先前學習到的氣味的記憶。不僅如此，與任何傳統的識別系統(包括深度學習系統)相比，該芯片還顯示出更高的準確性，而深度學習系統則需要大約3000倍的訓練樣本才能達到相同的準確性水平。

英特爾實驗室高級研究科學家Nabil Imam(如圖)說：“我們正在Loihi上開發神經算法，以模仿您聞到東西后大腦中發生的事情。” “這項工作是在神經科學和人工智能的十字路口進行的當代研究的一個典范，并證明了Loihi提供重要的傳感功能的潛力，可以使各行各業受益。”

英特爾的Loihi芯片是一種硬件，旨在模仿人腦如何處理和解決問題。該芯片于2017年9月首次發布，當時英特爾表示它具有“令人難以置信的”學習速度。該芯片的獨特之處在于，它可以利用已經擁有的知識來推斷新數據，從而隨著時間的推移以指數方式加速其學習過程。

該芯片基于“神經形態計算”架構，該架構的靈感來自于科學家對人腦及其解決問題的最新理解。

今天發表在《自然機器智能》雜志上的最新研究描述了英特爾實驗室和康奈爾大學的研究團隊如何基于人腦嗅覺回路的結構和動力學從頭開始構建神經算法。然后，芯片可以學習并識別10種不同危險化學品的氣味。

要了解Loihi如何做到這一點，有助于了解人腦如何感知不同的氣味。例如，當一個人拿起葡萄柚并聞到氣味時，水果的分子會刺激鼻子中的嗅覺細胞，將嗅覺細胞發送到大腦。然后，在相互連接的神經元組中的電脈沖產生該氣味的獨特感覺。

英特爾的研究人員解釋說：“無論您聞到的是葡萄柚，玫瑰還是有害氣體，大腦中的神經元網絡都會產生特定于該物體的感覺。” “類似地，您的視覺和聽覺，記憶的回憶，情緒，決策都具有各自的神經網絡，它們以特定的方式進行計算。”

在最新研究中，英特爾團隊使用了一個數據集，該數據集包括大腦中72種已知化學傳感器的活動以及它們如何響應每種化學物質的氣味。該數據用于配置團隊在Loihi上所謂的“生物嗅覺電路圖”。這樣，Loihi便能夠識別每種氣味的神經表征并識別每種氣味，即使有明顯的阻塞也是如此。

Moor Insights&Strategy的分析師Patrick Moorhead告訴SiliconANGLE，英特爾的研究表明，確定各種有害化學物質的氣味是神經形態計算的一個很好的用例。

“神經運動計算就像人類的大腦一樣進行訓練和推論，因此很高興看到英特爾在這一研究領域開辟了道路，” Moorhead說。

伊瑪姆在博客文章中說，Loihi的嗅覺功能可用于幫助醫生診斷疾病的新型“電子鼻系統”。其他用途包括開發更有效的煙霧和一氧化碳探測器，或在機場探測武器和爆炸物的系統。

“我的下一步是將這種方法推廣到更廣泛的問題-從感官場景分析(理解您觀察到的對象之間的關系)到抽象的問題，例如計劃和決策，” Imam說。“了解大腦的神經回路如何解決這些復雜的計算問題，將為設計高效而強大的機器智能提供重要線索。”