（文章來源：EEWORLD）

《自然-機(jī)器智能》雜志報道了英特爾與美國康奈爾大學(xué)的科學(xué)家共同構(gòu)建數(shù)學(xué)算法的研究成果。在研究人員的指導(dǎo)下，Loihi迅速掌握了10種不同氣味的神經(jīng)表征。

英特爾研究院科學(xué)家Nabil Imam在位于美國加州圣克拉拉的神經(jīng)擬態(tài)計算實驗室中，手持一塊Loihi神經(jīng)擬態(tài)測試芯片。他和美國康奈爾大學(xué)的一個研究小組正在計算機(jī)芯片上構(gòu)建數(shù)學(xué)算法，用于模擬人們聞到某種氣味時大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反應(yīng)。

英特爾研究院神經(jīng)擬態(tài)計算小組高級研究科學(xué)家Nabil Imam與美國康奈爾大學(xué)的嗅覺神經(jīng)生理學(xué)家展開合作。擁有神經(jīng)擬態(tài)計算博士學(xué)位的Imam解釋說：“康奈爾大學(xué)的研究人員負(fù)責(zé)研究動物的生物嗅覺系統(tǒng)，并測量動物聞到氣味時的腦電波活動。我們根據(jù)這些電路圖與電脈沖，導(dǎo)出了一套算法并將其配置在神經(jīng)擬態(tài)芯片上，尤其是在我們的Loihi測試芯片上?！盠oihi是英特爾的神經(jīng)擬態(tài)計算芯片，可將在生物大腦中發(fā)現(xiàn)的計算原理應(yīng)用于計算機(jī)架構(gòu)之中。

首先，我們是如何識別氣味的：如果你拿起一個葡萄柚聞一聞，水果分子就會刺激鼻腔內(nèi)的嗅覺細(xì)胞。鼻腔內(nèi)的細(xì)胞會立即向你的大腦嗅覺系統(tǒng)發(fā)送信號，一組相互連接的神經(jīng)元中的電脈沖就會在這個嗅覺系統(tǒng)中產(chǎn)生嗅覺。無論聞到的是葡萄柚、玫瑰還是有害氣體，你大腦中的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)都會產(chǎn)生該物體特有的感覺。同樣，你的視覺和聽覺、回憶、情緒和決策都有各自的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們都以特定的方式進(jìn)行計算。

Loihi學(xué)習(xí)檢測復(fù)雜混合物的不同氣味：Imam和他的團(tuán)隊采用了一個由72個化學(xué)傳感器活動組成的數(shù)據(jù)集，可對一個風(fēng)洞實驗中循環(huán)的10種氣體物質(zhì)（氣味）作出反應(yīng)。傳感器對各種氣味的反應(yīng)被傳送至Loihi，由其芯片電路對嗅覺背后的大腦電路進(jìn)行模擬。Loihi芯片迅速掌握了10種氣味各自的神經(jīng)表征，其中包括丙酮、氨和甲烷，即使有強(qiáng)烈的環(huán)境干擾也能識別出這些氣味。雖然你家中的煙霧和一氧化碳探測器能使用傳感器來探測氣味，但它們無法對各種氣味進(jìn)行區(qū)分；雖然它們一旦探測到空氣中的有害分子時會發(fā)出警報，卻無法對其進(jìn)行智能分類。

未來的應(yīng)用：Imam表示，化學(xué)傳感領(lǐng)域多年來一直在尋找智能的、可靠的和快速響應(yīng)的化學(xué)傳感處理系統(tǒng)，或者稱之為“電子鼻系統(tǒng)”。他看到了搭載神經(jīng)擬態(tài)芯片的機(jī)器人在環(huán)境監(jiān)測、危險物質(zhì)檢測以及在工廠質(zhì)量控制方面的應(yīng)用潛力。此外，該系統(tǒng)還可應(yīng)用于醫(yī)療診斷，因為患有某些疾病會散發(fā)出特定的氣味。另一個例子是，搭載神經(jīng)擬態(tài)芯片的機(jī)器人可應(yīng)用于機(jī)場安檢區(qū)域，能夠更高效地識別危險物質(zhì)。

在未來加入更多感官：Imam表示，“我的下一步計劃，是將這種方法推廣到更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，包括從感官場景分析（理解你觀察到的各種物體之間的關(guān)系），到規(guī)劃和決策等抽象問題。理解大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何解決這些復(fù)雜的計算問題，將為設(shè)計高效、強(qiáng)大的機(jī)器智能提供重要啟示。”

英特爾研究院與美國康奈爾大學(xué)的研究人員在《自然-機(jī)器智能》（Nature Machine Intelligence）雜志上聯(lián)合發(fā)表的一篇論文，展示了英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究芯片Loihi在存在明顯噪聲和遮蓋的情況下學(xué)習(xí)和識別危險化學(xué)品的能力。Loihi僅需單一樣本便可學(xué)會識別每一種氣味，且不會破壞它對先前所學(xué)氣味的記憶。與傳統(tǒng)的最先進(jìn)方法相比，Loihi展現(xiàn)出了極其出色的識別準(zhǔn)確率。傳統(tǒng)方法中包括一種深度學(xué)習(xí)解決方案，但要達(dá)到與Loihi相同的分類準(zhǔn)確率，該解決方案學(xué)習(xí)每類氣味需要3,000倍以上的訓(xùn)練樣本。

英特爾神經(jīng)擬態(tài)計算實驗室高級研究科學(xué)家Nabil Imam表示：“我們正在Loihi上開發(fā)神經(jīng)算法，來模擬人類嗅到氣味時的大腦運行機(jī)制。這項工作堪稱神經(jīng)科學(xué)與人工智能技術(shù)交叉領(lǐng)域的當(dāng)代研究典范，并且證實Loihi有望提供重要的感知能力并使之惠及各行各業(yè)?！?/p>

這張?zhí)貙懻掌故玖擞⑻貭柹窠?jīng)擬態(tài)研究芯片Loihi。英特爾最新的神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)——Pohoiki Beach，將由64塊Loihi芯片組成。

研究內(nèi)容：英特爾和美國康奈爾大學(xué)的研究人員采用了一套源自大腦嗅覺回路結(jié)構(gòu)和動力學(xué)的神經(jīng)算法，對英特爾Loihi神經(jīng)擬態(tài)芯片進(jìn)行訓(xùn)練，使其能夠?qū)W習(xí)和識別10種危險化學(xué)品的氣味。為此，研究團(tuán)隊采用了一個由72個化學(xué)傳感器活動組成的數(shù)據(jù)集以便對這些氣味作出反應(yīng)，并在Loihi芯片上配置了生物嗅覺的電路圖。這款芯片迅速掌握了每種氣味的神經(jīng)表征，即便在明顯掩蔽情況下也能識別出每種氣味，這充分證明了未來神經(jīng)科學(xué)與人工智能交叉研究的廣闊前景。
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