英特爾研究人工智能是否可以幫助計(jì)算機(jī)模仿大腦對(duì)嗅覺數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和分類的方式

文章來(lái)源：威鋒網(wǎng)

計(jì)算機(jī)已經(jīng)可以在視覺和聽覺上擁有超過(guò)人的感覺能力，但是氣味(嗅覺)卻要困難得多。與其它動(dòng)相比，人的鼻子不是特別靈敏，但它仍然是復(fù)雜的機(jī)械，具有約450種不同類型的嗅覺受體。對(duì)于致力于在能夠使計(jì)算機(jī)具有嗅覺能力的機(jī)械中進(jìn)行復(fù)制的科學(xué)家而言，這是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

英特爾正在進(jìn)行一項(xiàng)這樣的努力，一個(gè)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算小組一直在與康奈爾大學(xué)的嗅覺神經(jīng)生理學(xué)家合作，研究人工智能是否可以幫助計(jì)算機(jī)模仿大腦對(duì)嗅覺數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和分類的方式。

該團(tuán)隊(duì)首先從英特爾的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算芯片Loihi開始，該芯片基于神經(jīng)元自身的運(yùn)作方式，旨在根據(jù)輸入來(lái)學(xué)習(xí)和自我組織，而不是被告知如何去做。Loihi擁有130,000個(gè)“神經(jīng)元”和1.3億個(gè)“突觸”，并不斷重新連接其內(nèi)部神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)以允許幾種不同類型的學(xué)習(xí)：有監(jiān)督，無(wú)監(jiān)督，強(qiáng)化學(xué)習(xí)和其它。

這是一種非常節(jié)能的芯片，它消耗通用處理器解決類似問(wèn)題所用能量的約千分之一。該團(tuán)隊(duì)讓Loihi可以訪問(wèn)來(lái)自72個(gè)化學(xué)傳感器的數(shù)據(jù)，這些傳感器全部位于風(fēng)洞中，因?yàn)榇瞪⒘税ò保图淄樵趦?nèi)的10種不同的氣味，并且可以肯定的是，Loihi能夠針對(duì)每種氣味建立神經(jīng)反饋，甚至在存在“強(qiáng)烈背景干擾”的情況下也可以再次識(shí)別它們。

該小組說(shuō)，這與家用煙霧和一氧化碳探測(cè)器的工作方式截然不同-這些設(shè)備可以識(shí)別特定的空氣傳播分子并發(fā)出嗶聲，但它們無(wú)法以任何方式學(xué)習(xí)或分類新氣味。

這似乎是我們向真正的多功能“電子鼻”邁出的重要一步，應(yīng)用的范圍從危險(xiǎn)化學(xué)品和爆炸物的檢測(cè)，和違禁品的檢測(cè)，葡萄酒的識(shí)別和分類到工廠的質(zhì)量控制，甚至可以通過(guò)氣味來(lái)診斷某些疾病。