江苏龙网

  1. 首页 > 人文 > >

『英特尔』黑科技！英特尔神经拟态计算芯片Loihi，已学会闻出十种气味


英特尔研究院与美国康奈尔大学的研究人员在《自然-机器智能》（Nature Machine Intelligence）杂志上联合发表的一篇论文 ， 展示了英特尔神经拟态研究芯片Loihi在存在明显噪声和遮盖的情况下学习和识别危险化学品的能力 。
研究还表明 ， 神经拟态芯片的自我学习能力、低能耗特性、“仿人脑”结构以及神经科学的衍生算法可以创造一个“电子鼻”系统 ， 它在真实情境下识别气味比传统解决方案要有效得多 。
『英特尔』黑科技！英特尔神经拟态计算芯片Loihi，已学会闻出十种气味
本文插图
【『英特尔』黑科技！英特尔神经拟态计算芯片Loihi，已学会闻出十种气味】
英特尔实验室和康奈尔大学的研究人员展示了英特尔神经形态研究芯片Loihi独特的能力：仅根据气味就能识别种种有害化学物质 。 研究人员说 ， Loihi可以根据测试样品的气味识别出每种化学物质 ， 而不会颠覆此前学习到的气味记忆 。
Loihi芯片是一种旨在模仿人脑处理和解决问题方式的硬件 。 Loihi芯片的独特之处在于 ， 它可以利用已有知识来推断新数据 ， 从而随着时间的推移 ， 以指数速度加快学习过程 。
英特尔实验室高级研究科学家Nabil Imam说：“我们正在基于Loihi开发神经算法 ， 以模仿人类闻到气味后大脑的反应 。 这项工作是在神经科学和人工智能交叉领域进行当代研究的一个典范 ， 证明了Loihi具有重要的传感潜力 ， 可以让各行各业从中受益 。 ”
『英特尔』黑科技！英特尔神经拟态计算芯片Loihi，已学会闻出十种气味
本文插图
英特尔和康奈尔大学的研究人员利用72个化学传感器对不同气味做出反应的数据集 ， 通过配置生物嗅觉的电路图来描述如何“教会”Loihi“闻味道” 。 他们说 ， 他们的技术不会破坏芯片的气味记忆；与以往最先进的传统方法相比 ， 它具有“优异的”识别精度 ， 其中包括的机器学习解决方案 ， 需要每级的训练样本数量多3000倍才能达到相同级别的分类精度 。
英特尔神经形态计算实验室高级研究科学家Nabil Imam认为 ， 这项研究将为神经形态系统铺平道路 ， 该系统可以诊断疾病 ， 检测武器和爆炸物 ， 意识到毒品以及意识到烟雾和一氧化碳的迹象 。
具体来说 ， 我们人类的识别气味过程是这样的 ， 如果你拿起一个葡萄柚闻一闻 ， 水果分子就会刺激鼻腔内的嗅觉细胞 。 鼻腔内的细胞会立即向你的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 。
无论闻到的是葡萄柚、玫瑰还是有害气体 ， 你大脑中的神经元网络都会产生该物体特有的感觉 。 同样 ， 你的视觉和听觉、回忆、情绪和决策都有各自的神经网络 ， 它们都以特定的方式进行计算 。
而对于计算机芯片 ， 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 ， 可对一个风洞实验中循环的10种气体物质（气味）作出反应 。
『英特尔』黑科技！英特尔神经拟态计算芯片Loihi，已学会闻出十种气味
本文插图
该芯片于2017年9月首次发布 ， 当时英特尔称 ， Loihi具有“令人难以置信的”学习速度 。 该研究团队还解读了这类技术的潜在应用范围 ， 包括医学诊断 ， 比如患有某些疾病的病人会散发特定气味 ， 为基于神经拟态的化学感应在医学诊断中的应用提供了可能；比如工厂质控 ， 内置神经拟态芯片的机器人可以在工厂各处移动 ， 识别有害化学物质并进行精准定位 ， 从而快速有效消除有害物质 。
“下一步是将这种方法推广到解决更广泛的问题 ， 从感官场景分析到抽象问题 ， 例如计划和决策 。 了解大脑神经回路如何解决这些复杂的计算问题 ， 将为设计高效而强大的机器智能提供重要的线索 。 ”未来还可以应用到国防安全、环境监测、智能家居设备等场景 。


推荐阅读


上一篇：『』图说：“热融合”技术提高夜视仪效果 轻松发现极暗处的隐藏目标

下一篇：「江西」未来，加速到来——江西部分企业“危中之新”见闻#联防联控江西在行动##爱心守望情暖赣鄱#