计算机芯片能“嗅出”危险化学品气味

3月17日，美国康奈尔大学和英特尔研究院的研究人员在《自然—机器智能》杂志上联合发表了一篇论文，展示了英特尔神经拟态研究芯片Loihi在有明显噪声和遮盖的情况下学习和识别危险化学品的能力。在研究人员的指导下，Loihi可以很快嗅出10种危险化学品的气味。

研究人员采用了一套源自大脑嗅觉回路结构和动力学的神经算法，对Loihi神经拟态芯片进行训练，使其能够学习和识别10种危险化学品的气味。为此，研究团队采用了一个由72个化学传感器组成的数据集，以便对这些气味作出反应，并在Loihi芯片上配置了生物嗅觉的电路图。这款芯片迅速掌握了每种气味的神经表征，即便在有明显遮蔽的情况下也能识别出每种气味，这表明未来神经科学与人工智能交叉研究有着广阔前景。

论文显示，Loihi仅需单一样本便可学会识别每一种气味，且不会破坏它对先前所学气味的记忆。与传统的方法相比，Loihi展现出了更加出色的识别准确率。既有的传统方法包括一种深度学习解决方案，如果要达到与Loihi相同的分类准确率，该解决方案学习每类气味需要3000倍以上的训练样本。

参与此项研究的英特尔研究院神经拟态计算小组高级研究员Nabil Imam表示，化学传感领域多年来一直在寻找智能、可靠、能够快速响应的化学传感处理系统，或者称之为电子鼻系统。他认为，搭载神经拟态芯片的机器人在环境监测、危险物质检测以及工厂质量控制方面具有应用潜力，还可应用于机场安检区域，以便更加高效地识别危险物质。此外，该系统还可应用于医疗诊断，因为患有某些疾病会散发出特定的气味。

Imam表示，我们的下一步计划，是将这种方法推广到更广泛的应用领域，包括感官场景分析（理解所观察到的各种物体之间的关系）及规划、决策等抽象问题。而理解大脑的神经网络如何解决这些复杂的计算问题，将为设计高效、强大的机器智能提供重要启示。

现在，当神经拟态芯片闻到来自意大利的草莓和来自加利福尼亚的草莓时可能会出错，因为这两种草莓虽然具有不同的香味，但仍应当归为一类。Imam表示：这是目前我们在研究嗅觉信号识别时所面临的挑战，我们期待在未来几年内解决这些问题。这样未来的产品才能真正解决现实世界的问题，而不仅仅是解决在实验室演示的实验性问题。（来源：中国科学报 计红梅）

相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s42256-020-0159-4

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作者：Nabil Imam 来源：《自然—机器智能》

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