英特爾實驗室和康奈爾大學(xué)的研究人員，剛剛展示了英特爾神經(jīng)形態(tài)研究芯片 Loihi 的獨特能力 —— 僅通過氣味來識別多種有害的化學(xué)物質(zhì)。研究人員稱：Loihi 可分析識別測試樣品中的每種化學(xué)物質(zhì)，而不會破壞先前學(xué)習(xí)到的有關(guān)氣味的記憶。與傳統(tǒng)識別系統(tǒng)（包括深度學(xué)習(xí)）相比，Loihi 還顯示出了更高的準(zhǔn)確性。

圖來源于Intel Labs

作為對比，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要大約 3000 倍的樣本訓(xùn)練量，才能達(dá)到與 Loihi 相當(dāng)?shù)乃健Ｓ⑻貭枌嶒炇腋呒壯芯靠茖W(xué)家 Nabil Imam 表示：

我們正在 Loihi 上開發(fā)神經(jīng)算法，以模仿聞到氣味后，大腦中發(fā)生的相關(guān)反應(yīng)。

這項工作是當(dāng)代神經(jīng)科學(xué)與人工智能交叉路口的一個典范，證明了 Loihi 具有提供重要傳感功能的潛力，可使各個行業(yè)都獲益。

據(jù)悉，作為一款硬件，英特爾 Loihi 芯片旨在模仿人腦是如何處理和解決問題的。其于 2017 年 9 月首次公布，當(dāng)時英特爾稱其具有“令人難以置信的學(xué)習(xí)速度”。

該芯片的獨特之處，在于能夠利用已知的知識來推斷新數(shù)據(jù)，從而隨著時間推移、以指數(shù)方式加速其學(xué)習(xí)過程。

Loihi 芯片采用了基于‘神經(jīng)形態(tài)計算’的架構(gòu)設(shè)計，受到了科學(xué)家對人腦及其解決問題的最新研究理解的啟發(fā)。

根據(jù)今日發(fā)表在《自然機器智能》（Nature Machine Intelligence）雜志上的研究描述，可知英特爾實驗室和康奈爾大學(xué)的研究團隊是如何基于人腦嗅覺回路的結(jié)構(gòu)和動力學(xué)，從頭開始構(gòu)建相關(guān)神經(jīng)算法的。

目前這款芯片可以學(xué)習(xí)并識別 10 種不同的危險化學(xué)品的氣味，背后原理與人腦感知不同氣味的方式相同。

比如，當(dāng)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(xì)胞，然后將相關(guān)訊號發(fā)送道大腦。

然后，在相互連接的神經(jīng)元組中的電脈沖，可以產(chǎn)生有關(guān)該氣味的獨特感受。

英特爾研究人員解釋稱：“無論您聞到的是葡萄柚、玫瑰、還是有害的氣體，大腦中的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)都會產(chǎn)生特定于該物體的感覺”。

視覺和聽覺上的感受與之類似，人腦的記憶、興趣、決策，都具有各自的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并以特定的方式展開計算。

在最新研究中，英特爾團隊使用了一個數(shù)據(jù)集，其中包含了大腦中 72 種已知化學(xué)感受器的活動、以及它們是如何響應(yīng)每種物質(zhì)的化學(xué)氣味的。

研究團隊將該數(shù)據(jù)用于 Loihi 上所謂的‘生物嗅覺電路’，以使 Loihi 能夠識別每種氣味的神經(jīng)回路。

Moor Insights＆Strategy 分析師 Patrick Moorhead 告訴在接受 SiliconANGLE 采訪時稱，這項研究是確定各種有害化學(xué)物質(zhì)氣味的神經(jīng)形態(tài)計算的一個絕佳案例。

展望未來，這項技術(shù)可作為‘電子鼻系統(tǒng)’，幫助醫(yī)生在各種疾病種展開診斷。其它用途包括開發(fā)更有效的煙霧 / 一氧化碳報警器，或者機場的爆炸物生物探測系統(tǒng)。

下一步，研究團隊還希望將相關(guān)技術(shù)推廣到更多的問題解決方案中，從感官場景分析（理解觀察到的物體之間的聯(lián)系）、到抽象的問題（例如計劃和決策）等。