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「神经」Intel神经拟态芯片有了“嗅觉”：准确率3000倍于传统方法

Intel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）杂志上联合发表了一篇论文 ， 展示了在存在明显噪声和遮盖的情况下 ， Intel神经拟态研究芯片“Loihi”学习和识别危险化学品的能力 。
据介绍 ， Loihi只需要单一样本 ， 就可以学会识别每一种气味 ， 而且不会破坏它对先前所学气味的记忆 ， 展现出了极其出色的识别准确率 。
如果使用传统方法 ， 即便最出色的深度学习方案 ， 要达到与Loihi相同的气味分类准确率 ， 学习每一种气味都需要3000倍以上的训练样本 。
「神经」Intel神经拟态芯片有了“嗅觉”：准确率3000倍于传统方法
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Intel神经拟态研究芯片Loihi
Intel研究院神经拟态计算小组高级研究科学家、拥有神经拟态计算博士学位的Nabil Imam介绍说 ， 康奈尔大学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 ， 然后Intel根据这些电路图与电脉冲 ， 导出一套算法 ， 并将其配置在神经拟态芯片上 。
Imam带领团队采用了一个由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 。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 。
在研究人员的指导下 ， Loihi已经迅速掌握了10种不同气味的神经表征 ， 其中包括丙酮、氨和甲烷 ， 而且即使有强烈的环境干扰也能准确识别 。
而传统烟雾和一氧化碳探测器能使用传感器来探测气味 ， 虽然能探测到空气中的有害分子并发出警报 ， 但无法对各种气味进行区分 。
英特尔神经拟态计算实验室高级研究科学家Nabil Imam表示：“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 。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 ， 并惠及各行各业 。”
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【「神经」Intel神经拟态芯片有了“嗅觉”：准确率3000倍于传统方法】Nabil Imam在位于美国加州圣克拉拉的神经拟态计算实验室中手持一块Loihi神经拟态测试芯片
Intel Loihi神经拟态芯片诞生于2017年9月 ， 脱离传统硅芯片的冯诺依曼计算模型 ， 而是模仿人脑原理的神经拟态计算方式 ， 并且是异步电路 ， 不需要全局时钟信号 ， 而是使用异步脉冲神经网络(SNN) ， 在特定应用中要比传统CPU速度快最多1000倍 ， 能效高最多10000倍 。
2019年7月 ， Intel又宣布了代号“Pohoiki Beach”的全新神经拟态系统 ， 包含多达64颗Loihi芯片 ， 集成了1320亿个晶体管 ， 总面积3840平方毫米 ， 拥有800万个神经元、80亿个突触 。
从理论上讲 ， Loihi可以扩展到最多16384颗芯片互连 ， 那就是超过20亿个神经元——人类大脑有大约860亿个神经元 。
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