（文章來源：EEWORLD）

《自然-機器智能》雜志報道了英特爾與美國康奈爾大學的科學家共同構建數學算法的研究成果。在研究人員的指導下，Loihi迅速掌握了10種不同氣味的神經表征。

英特爾研究院科學家Nabil Imam在位于美國加州圣克拉拉的神經擬態計算實驗室中，手持一塊Loihi神經擬態測試芯片。他和美國康奈爾大學的一個研究小組正在計算機芯片上構建數學算法，用于模擬人們聞到某種氣味時大腦神經網絡的反應。

英特爾研究院神經擬態計算小組高級研究科學家Nabil Imam與美國康奈爾大學的嗅覺神經生理學家展開合作。擁有神經擬態計算博士學位的Imam解釋說：“康奈爾大學的研究人員負責研究動物的生物嗅覺系統，并測量動物聞到氣味時的腦電波活動。我們根據這些電路圖與電脈沖，導出了一套算法并將其配置在神經擬態芯片上，尤其是在我們的Loihi測試芯片上。”Loihi是英特爾的神經擬態計算芯片，可將在生物大腦中發現的計算原理應用于計算機架構之中。

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的嗅覺細胞。鼻腔內的細胞會立即向你的大腦嗅覺系統發送信號，一組相互連接的神經元中的電脈沖就會在這個嗅覺系統中產生嗅覺。無論聞到的是葡萄柚、玫瑰還是有害氣體，你大腦中的神經元網絡都會產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網絡，它們都以特定的方式進行計算。

Loihi學習檢測復雜混合物的不同氣味：Imam和他的團隊采用了一個由72個化學傳感器活動組成的數據集，可對一個風洞實驗中循環的10種氣體物質（氣味）作出反應。傳感器對各種氣味的反應被傳送至Loihi，由其芯片電路對嗅覺背后的大腦電路進行模擬。Loihi芯片迅速掌握了10種氣味各自的神經表征，其中包括丙酮、氨和甲烷，即使有強烈的環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行區分；雖然它們一旦探測到空氣中的有害分子時會發出警報，卻無法對其進行智能分類。

未來的應用：Imam表示，化學傳感領域多年來一直在尋找智能的、可靠的和快速響應的化學傳感處理系統，或者稱之為“電子鼻系統”。他看到了搭載神經擬態芯片的機器人在環境監測、危險物質檢測以及在工廠質量控制方面的應用潛力。此外，該系統還可應用于醫療診斷，因為患有某些疾病會散發出特定的氣味。另一個例子是，搭載神經擬態芯片的機器人可應用于機場安檢區域，能夠更高效地識別危險物質。

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用領域，包括從感官場景分析（理解你觀察到的各種物體之間的關系），到規劃和決策等抽象問題。理解大腦的神經網絡如何解決這些復雜的計算問題，將為設計高效、強大的機器智能提供重要啟示。”

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

英特爾神經擬態計算實驗室高級研究科學家Nabil Imam表示：“我們正在Loihi上開發神經算法，來模擬人類嗅到氣味時的大腦運行機制。這項工作堪稱神經科學與人工智能技術交叉領域的當代研究典范，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。”

這張特寫照片展示了英特爾神經擬態研究芯片Loihi。英特爾最新的神經擬態系統——Pohoiki Beach，將由64塊Loihi芯片組成。

研究內容：英特爾和美國康奈爾大學的研究人員采用了一套源自大腦嗅覺回路結構和動力學的神經算法，對英特爾Loihi神經擬態芯片進行訓練，使其能夠學習和識別10種危險化學品的氣味。為此，研究團隊采用了一個由72個化學傳感器活動組成的數據集以便對這些氣味作出反應，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科學與人工智能交叉研究的廣闊前景。
? ? ? （責任編輯：fqj）