《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(shù)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(jīng)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(jīng)擬態(tài)計算實驗室中，手持一塊Loihi神經(jīng)擬態(tài)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(shù)學算法，用于模擬人們聞到某種氣味時大腦神經(jīng)網(wǎng)絡的反應。

英特爾研究院神經(jīng)擬態(tài)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(jīng)生理學家展開合作。擁有神經(jīng)擬態(tài)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(tǒng)，并測量動物聞到氣味時的腦電波活動。我們根據(jù)這些電路圖與電脈沖，導出了一套算法并將其配置在神經(jīng)擬態(tài)芯片上，尤其是在我們的Loihi測試芯片上?！盠oihi是英特爾的神經(jīng)擬態(tài)計算芯片，可將在生物大腦中發(fā)現(xiàn)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(nèi)的嗅覺細胞。鼻腔內(nèi)的細胞會立即向你的大腦嗅覺系統(tǒng)發(fā)送信號，一組相互連接的神經(jīng)元中的電脈沖就會在這個嗅覺系統(tǒng)中產(chǎn)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(jīng)元網(wǎng)絡都會產(chǎn)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(jīng)網(wǎng)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(shù)據(jù)集，可對一個風洞實驗中循環(huán)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(jīng)表征，其中包括丙酮、氨和甲烷，即使有強烈的環(huán)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(qū)分；雖然它們一旦探測到空氣中的有害分子時會發(fā)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(tǒng)，或者稱之為“電子鼻系統(tǒng)”。他看到了搭載神經(jīng)擬態(tài)芯片的機器人在環(huán)境監(jiān)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(tǒng)還可應用于醫(yī)療診斷，因為患有某些疾病會散發(fā)出特定的氣味。另一個例子是，搭載神經(jīng)擬態(tài)芯片的機器人可應用于機場安檢區(qū)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(guī)劃和決策等抽象問題。理解大腦的神經(jīng)網(wǎng)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?！?/p>

亟待克服的挑戰(zhàn)：Imam表示，嗅覺領域存在著一些挑戰(zhàn)。當你走進一家雜貨店時，可能會聞到草莓的氣味，但其氣味可能類似于藍莓或香蕉的氣味，它們會在大腦中引發(fā)非常相似的神經(jīng)活動模式。有時候，人類甚至很難分辨出究竟是一種水果氣味還是多種香味的混合。當系統(tǒng)聞到來自意大利的草莓和來自加利福尼亞的草莓時可能會出錯，這兩種草莓可能有不同的香味，但需要歸為一類。Imam表示：“這些是目前我們在研究嗅覺信號識別時面臨的挑戰(zhàn)，我們期待在未來幾年內(nèi)解決這些問題，這樣的產(chǎn)品才能解決現(xiàn)實世界的問題，而不僅僅是解決在實驗室演示的實驗性問題?！痹贗mam看來，自己從事的工作是“發(fā)生在神經(jīng)科學與人工智能技術交叉領域的當代研究典范”。