Loihi具有(yǒu)嗅觉的芯片

2020-03-18

英特尔和康奈尔大學(xué)的研究人员正在将“嗅觉科(kē)學(xué)”在硅片上实现。

2020年3月16日，英特尔宣布他(tā)们的研究人员以及康奈尔大學(xué)的研究人员证明，经过适当的培训，芯片可(kě)以闻到气味。

这些研究人员展示了一种自學(xué)习型神经形态芯片  能(néng)够识别有(yǒu)害化學(xué)物(wù)质的能(néng)力，即使它被明显的咬合和噪声所包围。当用(yòng)一种气味样本对Loihi芯片进行测试时，它可(kě)以有(yǒu)效地“學(xué)习”该气味，而不会干扰以前學(xué)习到的气味的记忆。

英特尔实验室神经形态计算小(xiǎo)组的高级研究科(kē)學(xué)家纳比尔·伊玛姆（Nabil Imam）持有(yǒu)Loihi测试芯片，他(tā)与康奈尔大學(xué)的研究团队一起使用(yòng)了该芯片，以构建数學(xué)算法来模拟大脑嗅觉系统中发生的事情。图片由Walden Kirsch和Intel提供

总體(tǐ)而言，Loihi能(néng)够學(xué)习10种不同的气味。发现Loihi的性能(néng)优于传统方法，例如深度學(xué)习解决方案，该方法每班需要进行3000倍的培训才能(néng)具有(yǒu)相同的分(fēn)类精度。

Loihi的历史

2017年9月，英特尔发布了Loihi，这是他(tā)们的神经形态研究测试芯片，其数字電(diàn)路模仿了大脑的基本机制。研究团队这样做是為(wèi)了加快机器學(xué)习速度，同时使过程效率更高，计算能(néng)力更低。 

英特尔的Loihi是一种自學(xué)习的神经形态芯片，旨在帮助研究人员在神经科(kē)學(xué)与人工智能(néng)的交叉点上取得重大进展。图片由英特尔提供

Loihi芯片具有(yǒu)完全异步的神经形态多(duō)核网格，该网格支持各种神经网络拓扑结构，并使每个神经元都能(néng)与数千个其他(tā)神经元进行通信。

每个核心本身都有(yǒu)一个學(xué)习引擎，可(kě)以对它进行编程，以在运行期间适应网络参数，并且可(kě)以支持监督，无监督，强化以及机器學(xué)习中发现的其他(tā)學(xué)习范例。

人脑拥有(yǒu)超过860亿个神经元和100万亿个突触，而Loihi则拥有(yǒu)13万个神经元和1.3亿个突触，它们是采用(yòng)英特尔14纳米制程技术制造的。 

Loihi如何學(xué)会“闻”？

那么，研究人员如何实现这一壮举？他(tā)们从神经算法开始，他(tā)们基于人脑嗅觉回路的结构和动力學(xué)。接下来，他(tā)们培训了Loihi以识别10种有(yǒu)害化學(xué)物(wù)质的气味。

英特尔实验室神经形态计算小(xiǎo)组的高级研究科(kē)學(xué)家纳比尔·伊玛姆（Nabil Imam）及其团队随后编辑了一个数据集，该数据集包含72种化學(xué)传感器的活性，以响应这10种气味，包括丙酮，氨和甲烷。

该芯片旨在模拟人脑區(qū)分(fēn)气味的方式。屏幕截图由Intel提供

传感器对各个气味的响应被传输到Loihi，在那里负责嗅觉的大脑電(diàn)路被硅電(diàn)路模仿。Loihi的一项重要功能(néng)是能(néng)够區(qū)分(fēn)气味之间的差异，即使有(yǒu)强烈的背景干扰物(wù)也是如此。為(wèi)了进行比较，家里的烟雾探测器和一氧化碳探测器可(kě)以探测到气味，但是无法區(qū)分(fēn)它们。 

“電(diàn)子鼻系统”的未来

据伊玛目（Imam）称，化學(xué)传感界一直在寻找一种廉价，可(kě)靠和快速响应的化學(xué)传感处理(lǐ)系统，例如Loihi。这样的系统也称為(wèi)“電(diàn)子鼻系统”。这些系统的某些用(yòng)途可(kě)以包括：

①為(wèi)机器人配备神经形态芯片，用(yòng)于环境监测和有(yǒu)害物(wù)质检测；这可(kě)以使研究人员确切地知道释放到大气中的气态物(wù)质。

②控制工厂的空气质量

③在疾病散发出特殊气味的情况下诊断医疗状况（类似于狗如何闻到人类某些疾病的气味）

④识别机场安全線(xiàn)中的有(yǒu)害物(wù)质，例如炸弹或麻醉品

此外，伊玛目（Imam）希望“将这种方法推广到更普遍的问题中”，以了解观察对象与解决抽象问题（如计划和决策）之间的关系。Imam指出，能(néng)够将嗅觉系统转化為(wèi)数字電(diàn)路有(yǒu)助于研究人员了解神经電(diàn)路如何解决复杂的计算问题，并為(wèi)设计“有(yǒu)效而强大的机器智能(néng)”提供见识。

嗅觉信号识别的挑战

英特尔和康奈尔大學(xué)的团队取得的重大进步并非没有(yǒu)未来设计要解决的几个挑战。

由于大脑神经活动模式的相似性，就像人类可(kě)能(néng)难以區(qū)分(fēn)蓝莓或香蕉之类的水果的气味一样，神经形态系统也可(kě)能(néng)面临类似的问题，尤其是在尝试将不同气味归為(wèi)同一类别时。 

Loihi的特写图像。英特尔宣布64种Loihi芯片将组成一个名為(wèi)Pohoiki Beach的新(xīn)神经形态系统。图片由英特尔提供

Imam相信，在未来几年中，随着技术从实验室转移到实际场景，嗅觉信号识别中的这些挑战可(kě)以得到解决。英特尔对未来的愿景是，随着智能(néng)和决策流程的可(kě)访问性和加速性，神经形态计算将走在解决复杂世界问题的前沿。

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