这项最新研究发表在《今日自然机器智能》杂志上，神经形态芯片可以学习和识别10种不同的危险化学品的气味。
来自英特尔实验室和康奈尔大学的研究人员已经证明了英特尔公司的神经形态研究芯片Loihi的独特能力，它能够根据气味识别一系列危险化学品。
研究人员说，Loihi只需从一个测试样本中根据气味就能识别出每一种化学物质，而且不会破坏它对先前所学气味的记忆。不仅如此，与任何传统的识别系统相比，该芯片显示出更高的精度，包括一个深度学习系统，它需要大约3000倍的训练样本才能达到相同的精度水平。
英特尔实验室高级研究科学家纳比尔（Nabil Imam）说：“我们正在开发Loihi上的神经算法，模拟你闻到东西时大脑中发生的事情。”。“这项工作是当代神经科学和人工智能交叉点研究的一个主要例子，并证明了Loihi有潜力提供重要的感知能力，可以造福于各个行业。”
英特尔的Loihi芯片是一种硬件，旨在模拟人脑处理和解决问题的方式。该芯片首次发布是在2017年9月，当时英特尔表示，它能够“难以置信”的学习速度。该芯片的独特之处在于，它可以利用已有的知识对新数据进行推断，有助于随着时间的推移成倍加快学习过程。
该芯片基于一种“神经形态计算”架构，其灵感来源于科学家们对人脑的当前理解以及如何解决问题。
这项最新研究发表在《今日自然机器智能》杂志上，描述了英特尔实验室和康奈尔大学的研究团队如何根据人脑嗅觉回路的结构和动力学从头开始构建一种神经算法。芯片可以学习和识别10种不同的危险化学品的气味。
为了了解Loihi是如何做到这一点的，它有助于了解人类大脑是如何感知不同气味的。例如，当一个人拿起一个葡萄柚闻起来时，水果的分子会刺激鼻子里的嗅觉细胞，从而向大脑发送信号。然后，一组相互连接的神经元内的电脉冲产生一种独特的嗅觉。
英特尔的研究人员解释说：“无论你闻到的是柚子味、玫瑰味还是有毒气体，大脑中的神经网络都会产生特定于物体的感觉。”。“同样，你的视觉和听觉、记忆的回忆、情感和决策，每一个都有单独的神经网络，以特定的方式进行计算。”
在最新的研究中，英特尔的团队使用了一个数据集，其中包括大脑中72个已知化学传感器的活动以及它们对每种化学物质气味的反应。这些数据被用来配置研究小组称之为“Loihi生物嗅觉的电路图”。这样，Loihi就能够识别出每一种气味的神经表现，并识别出每一种气味，即使是严重的遮挡。
Moor Insights&Strategy的分析师帕特里克·穆哈德（Patrick Moorhead）告诉SiliconANGLE，英特尔的研究表明，确定各种危险化学品的气味是神经形态计算的一个很好的用例。
穆哈德说：“神经病态计算就像人脑一样训练和推理，所以很高兴看到英特尔在这一研究领域开辟出一条新路。”。
纳比尔在一篇博客文章中说，Loihi的嗅觉能力可以用于帮助医生诊断疾病的新型“电子鼻系统”。其他用途包括开发更有效的烟雾和一氧化碳探测器，或在机场探测武器和爆炸物的系统。
纳比尔说：“我的下一步是把这种方法推广到更广泛的问题上——从感官场景分析（理解你观察到的对象之间的关系）到抽象的问题，比如计划和决策。”。“了解大脑的神经回路如何解决这些复杂的计算问题，将为设计高效、健壮的机器智能提供重要线索。”
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