英特尔实验室和康奈尔大学的研究人员展示了英特尔公司的神经形态研究芯片Loihi芯片的独特能力，它可以仅通过气味识别一系列危险化学品。

研究人员说，loihi可以根据每种化学物质的气味从单个测试样本中识别出来，它不会破坏它对以前学习过的气味的记忆。不仅如此，该芯片表现出了比任何传统识别系统更高的准确率，包括深度学习系统，要达到同样的准确率水平，需要约3000次训练样本。

英特尔实验室的高级研究科学家Nabil Imam说：“我们正在Loihi上开发一种神经算法，以模拟当你闻到某种气味时，大脑中会发生什么。”这项工作是当代神经科学和人工智能交叉研究的一个主要例子，显示了Loihi提供重要传感能力的潜力，这可以使各种行业受益。

英特尔Loihi芯片是一种硬件，旨在模仿人脑处理和解决问题的方式。该芯片于2017年9月首次发布，当时英特尔表示它可以以“难以置信”的速度学习。该芯片是独一无二的，因为它可以利用已经拥有的知识来推断新数据，并随着时间的推移帮助加快学习过程。

该芯片基于“神经形态计算”架构，其灵感来源于科学家目前对人脑及其解决问题方式的理解。

发表在《自然机器智能》(Natural Machine Intelligence)杂志上的最新研究描述了英特尔实验室(Intel Lab)和康奈尔大学(Cornell University)的研究团队如何基于人脑嗅觉回路的结构和动力学，从零开始构建神经算法。然后，芯片可以学习和识别10种不同危险化学品的气味。

为了理解卢伊希是如何做到这一点的，它有助于理解人类大脑是如何感知不同气味的。例如，当一个人拿起一个葡萄柚并闻它时，水果的分子会刺激鼻子里的嗅觉细胞，并向大脑发出信号。然后，一组相互连接的神经元中的电脉冲会产生一种独特的嗅觉。

英特尔研究人员解释说：“无论你闻到柚子、玫瑰还是有毒气体，大脑中的神经网络都会产生特定对象的感觉。”同样，你的视觉和听觉、你的记忆、你的情绪和你的决定都有独立的神经网络，并以特定的方式进行计算。

在最新的研究中，英特尔的团队使用了一组数据，其中包括大脑中72个已知化学传感器的活动以及它们对每种化学物质气味的反应。这些数据用于在Loihi上配置团队所谓的“生物嗅觉电路图”。通过这种方式，Loihi可以识别每种气味的神经表征，并识别每种气味，即使存在明显的遮挡。

摩尔洞见；Strategy的分析师Patrick Moorhead告诉硅谷，英特尔的研究表明，确定各种危险化学品的气味是神经形态计算的一个很好的用例。

Moorhead说：“神经生物计算训练和信息就像人脑一样，所以我很高兴看到英特尔在这个研究领域开辟了一条道路。

伊玛目在一篇博文中表示，洛西的嗅觉能力可以用于新的“电子鼻系统”，帮助医生诊断疾病。其他用途包括开发更有效的烟雾和一氧化碳探测器，或在机场探测武器和爆炸物的系统。

Imm说：“我的下一步是将这种方法扩展到更广泛的问题，从感官场景分析(理解你观察到的物体之间的关系)到抽象问题，如规划和决策。”了解大脑的神经回路如何解决这些复杂的计算问题，将为设计高效、鲁棒的机器智能提供重要线索。

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