英特爾公司稱開發出一種能探測炸彈、毒品甚至疾病的新晶片，這款名為Loihi的神經形態測試晶片通過模擬大腦運轉的算法來識別特定氣味。
周一，英特爾的科學家在《自然》（Nature）雜誌上發表了一篇論文，提出一種新的神經形態晶片設計，模仿哺乳動物嗅覺系統所特有的嗅球的結構和功能。
這項技術由英特爾與康奈爾大學合作開發，是《自然機器智能》（Nature Machine Intelligence）雜誌周一發表的一篇論文的主題。英特爾希望這款新晶片能滿足以雲計算和人工智慧為首的快速增長技術的更密集計算需求。
研究人員與嗅覺神經生理學家合作研究動物嗅聞時的大腦。他們設計了一種能被刻在矽片上的基於神經迴路的電路，當大腦處理氣味時，神經迴路就會被激活。
他們還設計了一種算法來反映通過電路的電信號的狀態。當他們使用現有10種「氣味」數據集（以72個不同化學傳感器的測量結果為特徵）在晶片上訓練算法時，它能憑比傳統晶片少得多的訓練樣本準確分辨出這些氣味。
該晶片還只是相對早期的原型產品，但一旦成熟，它就能應用於多種領域，如炸彈嗅探或化工廠有毒煙霧檢測。它也證明了神經形態計算對於數據效率更高的人工智慧的潛力。
英特爾晶片的設計是在更高的細節水平上進行檢測和分析，這使得它比今天的其他傳統系統更加複雜。
英特爾將其性能與普通家用煙霧和一氧化碳探測器進行了比較。後者使用傳感器探測氣味，但無法對氣味加以區分。當它們探測到空氣中的有害分子時，會發出蜂鳴聲，但無法以智能的方式對其進行分類。
「某些疾病從病人身上散發出特定的氣味，因此創造了在醫學診斷中利用化學感應的潛力，」英特爾說。這種晶片還可以用於「電子鼻系統、機場和邊境用於探測危險物質、炸彈或麻醉劑等安全威脅的設備」。
目前運行最先進深度學習算法的最流行的晶片都遵循馮·諾依曼架構，這是一種幾十年來推動計算革命的設計慣例。但這些架構是低效的學習者：運行在上面的算法需要大量訓練數據，而我們的大腦則要高效得多。
因此，神經形態晶片試圖儘可能多地保持大腦結構，其原理是這種細緻模仿將提高晶片的學習效率。事實上，英特爾成功地使這種晶片憑很少的樣本進行學習。
接下來，研究小組計劃設計能反映大腦中除嗅覺之外其他功能的神經形態晶片。英特爾神經形態計算實驗室主任邁克·戴維斯表示，該團隊下一步可能會將注意力轉向視覺或觸覺，但他們有更長遠的目標，即處理更複雜的過程。
來源：《麻省理工學院技術評論》，《商業內幕》
譯者：Sail2008
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