英特爾和康奈爾大學聯合展示了英特爾神經形態晶片Loihi的獨特能力：僅根據氣味就能識別多種有害化學物質。
研究人員說，Loihi可以根據測試樣品的氣味識別出每種化學物質，而不會影響此前學習到的氣味記憶。
Loihi晶片與任何傳統的識別系統、甚至是深度學習系統相比，具有更高的準確性。
而深度學習系統需要大約3000倍的訓練樣本，才能達到同樣的準確性。
英特爾實驗室高級研究科學家Nabil Imam說：「我們正在開發Loihi晶片的神經算法，模仿人類聞到氣味後大腦的反應。」
「這是跨神經科學和人工智慧進行當代研究的一個典範，可應用於廣泛的行業。」
英特爾早在2017年首次發布Loihi晶片，並宣稱它具有令人難以置信的學習速度。Loihi晶片可以利用已有知識對新數據進行推斷，而且隨著時間累積學習速度也呈現指數級加快。
Loihi晶片是基於所謂的「神經形態計算」架構，這個架構的靈感來自科學家對人腦及人腦解決問題的最新理解。
今天《自然機器智能》雜誌上發表了這一研究成果，稱Loihi晶片可以學習、識別10種不同的有害化學品氣味。
英特爾研究人員稱：「無論你聞的是葡萄柚、玫瑰還是有害的氣體，大腦中的神經元網絡都會產生該物體特定的感覺。同樣地，你的視覺、聽覺、記憶、情緒、決策都有各自的神經網絡，有自己特定的計算方式。」
英特爾團隊在研究過程中採用了一個數據集，其中包含了大腦對於72種已知化學物質的感覺，以及對每種化學物質氣味的反應方式。
這些數據被用於生成Loihi晶片的「生物嗅覺電路圖」，從而讓Loihi晶片可以辨別出每種氣味的神經表示，並識別每種氣味。
Imam在博客文章中表示，Loihi在嗅覺方面的獨特能力，可以被用於輔助醫生診斷的「電子鼻」，或者開發更有效的煙霧探測器和一氧化碳探測器，以及機場武器和爆炸物檢測器。
「下一步，就是把這種能力用於解決更多問題，從感官場景分析到抽象問題，了解大腦神經迴路如何解決這些複雜的計算問題，將為設計高效而強大的機器智能提供重要線索。」