英特尔@芯片秒辨10种气味！样本仅为传统机器学习的1u002F3000，英特尔新进展
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芯东西（ID：aichip001）编 | 心缘
芯东西3月17日消息 ， 英特尔和美国康奈尔大学今天联合发表一篇论文 ， 展示了英特尔神经拟态研究芯片Loihi能在有明显噪声和遮盖的情况下 ， 学习和识别10种危险化学品 。
这篇论文本周发表在《自然-机器智能》（Nature Machine Intelligence）杂志上 。 据论文介绍 ， Loihi仅需单一样本便可学会识别每一种气味 ， 并且不会破坏它对先前所学气味的记忆 ， 要达到与Loihi相近的识别准确率 ， 传统深度学习解决方案需要的训练样本 ， 至少是Loihi所需样本的3000倍以上 。
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英特尔研究院神经拟态计算实验室高级研究科学家Nabil Imam与美国康奈尔大学的嗅觉神经生理学家展开合作 。
据Imam介绍 ， 康奈尔大学的研究人员负责研究动物的生物嗅觉系统 ， 并测量动物闻到气味时的脑电波活动 。 英特尔研究院神经拟态计算小组根据这些电路图与电脉冲 ， 导出了一套算法并将其配置在神经拟态芯片上 ， 尤其是在其Loihi测试芯片上 。
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▲英特尔研究院科学家Nabil Imam在神经拟态计算实验室中 ， 手持一块Loihi神经拟态测试芯片
“我们正在Loihi上开发神经算法 ， 来模拟人类嗅到气味时的大脑运行机制 。 ”Imam说 ， “这项工作堪称神经科学与人工智能技术交叉领域的当代研究典范 ， 并且证实Loihi有望提供重要的感知能力并使之惠及各行各业 。 ”
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1906.07067
一、不惧环境干扰 ， 精准辨别有害气味 谈Loihi如何工作前 ， 我们先来回想人类是怎么识别气味的 。
如果你拿出一个香橙闻一闻 ， 水果分子就会刺激鼻腔嗅觉细胞 ， 细胞立即向大脑嗅觉系统发送信号 ， 一组相互连接的神经元中的电脉冲就会在这个嗅觉系统中产生嗅觉 ， 然后你就闻到这个物体的气味了 。
为了让计算机通信和学习方式更接近人类大脑 ， 2017年9月 ， 英特尔实验室推出模仿大脑基本机制的自学习神经拟态芯片“Loihi” ， 它能更快更高效地执行机器学习计算任务 ， 同时大幅降低对功耗的需求 。
在此项新研究中 ， 英特尔和美国康奈尔大学的研究人员采用了一套源自大脑嗅觉回路结构和动力学的神经算法 ， 对英特尔Loihi神经拟态芯片进行训练 ， 使其能够学习和识别10种危险化学品的气味 。
为此 ， Imam和他的团队采用了一个由72个化学传感器活动组成的数据集 ， 以便对一个风洞实验中循环的10种气体物质（气味）作出反应 ， 并在Loihi芯片上配置了生物嗅觉的电路图 。
传感器对各种气味的反应被传送至Loihi ， 由其芯片电路对嗅觉背后的大脑电路进行模拟 。
Loihi芯片迅速掌握了丙酮、氨和甲烷等10种气味各自的神经表征 ， 即使有明显的环境干扰 ， 也能识别出每种气味 。
相比之下 ， 常见的烟雾、一氧化碳探测器尽管能探测到空气中有害分子并发出警报 ， 但它们无法智能区分出各种气味分子 。
二、速度比CPU快1000倍 ， 效率比高10000倍 英特尔Loihi芯片采用14nm制程 ， 管芯尺寸60毫米 ， 包含超过20亿个晶体管、13万个人工神经元和1.3亿个突触 。
特别的是 ， Loihi具有一个可编程微代码引擎 ， 用于异步尖峰神经网络（SNN）或AI模型的片上训练 ， 该模型将时间整合到其操作模型中 ， 因此模型的组件不会同时处理输入数据 。
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