运用神经拟态算法，芯片有了嗅觉
在所有感官中，训练AI分辨气味是一件特别困难的事情，但这并不能阻止研究人员尝试 。
3月16日，英国《自然-机器智能》（Nature Machine Intelligence）杂志发表了一项人工智能研究，英特尔神经形态计算实验室和康奈尔大学的联合团队报告称，他们实现了一种设计用来模拟生物嗅觉的神经算法 。这项成果意味着一种强大方法的出现，在此基础上，未来可开发出超越当前人工智能趋势的新算法 。
可在干扰环境下嗅出10种有害物质神经形态计算能够大幅提升数据处理能力和机器学习能力，能耗和体积都非常理想，被认为是高性能计算的下一发展阶段 。而神经形态芯片的设计，是使用受大脑启发而形成的计算机器，即通过创造由人工神经元和突触组成的网络来实现 。但是，目前仍不明确的是，如何利用这种机器解决现实问题 。这主要是因为我们对在生物神经回路层面实现的算法了解还不够透彻 。
此次，英特尔神经形态计算实验室科学家纳比尔·伊姆艾姆（Nabil Imam）和康奈尔大学心理学系计算生理学实验室研究人员托马斯·克莱兰德（ Thomas A. Cleland），在英特尔"Loihi"神经拟态芯片系统上，描述了一种基于哺乳动物嗅觉系统的神经算法，可以学习并鉴别气味样本
研究团队之后在一个神经形态系统中，实现该神经算法，并利用甲苯、氨、丙酮、一氧化碳和甲烷等10种有害化学物质，对其进行气味训练，最后在风洞中通过传感器的数据对神经拟态芯片Loihi进行了测试 。
根据英特尔的说法，即使存在其他强烈气味，该芯片也可以识别这些有害物质 。将来这项技术可能使"电子鼻"和机器人能够检测武器、爆炸物、麻醉品甚至疾玻 。
推荐阅读
- 运用可扩展多核处理器满足嵌入式应用日益增长的性能需求
- 在变频空调风机中永磁同步电机矢量控制方案的运用
- 运用工业机器人打造服务业自动化
- Glow 神经网络编译器首次应用于 MCU，面向边缘端机器学习
- 奥卡姆剃刀原则是什么意思_奥卡姆剃刀原理解释及运用
- 扶桑花的繁殖方法
- 中小功率玻璃发射管运用原理是什么，运用于哪些方面
- 微软正式宣布推出自定义神经语音技术
- 神经网络中词向量是怎么表示的？
- 福特和宝马运用区块链打击二手市场欺诈的倡议