近日，英特尔研究院和康奈尔大学于《自然-机器智能》杂志共同发表一篇论文，探讨了神经计算用于辨别爆炸物和毒品等气味。
据了解，英特尔神经拟态测试芯片Loihi展示了学习并识别10种有害化学物质的能力，甚至是在有噪音和遮挡的情况下。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。
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。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。
这样Loihi芯片迅速掌握了10种气味各自的神经表征，其中包括丙酮、氨和甲烷，即使有强烈的环境干扰也能识别出这些气味。据介绍，虽然你家中的烟雾和一氧化碳探测器能使用传感器来探测气味，但它们无法对各种气味进行区分；虽然它们一旦探测到空气中的有害分子时会发出警报，却无法对其进行智能分类。
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。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。
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