“新神经算法芯片有了“嗅觉””

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根据英国《自然机器智能》杂志16日发表的人工智能研究，英特尔神经形态计算实验室和康奈尔大学的联合小组报告称，实现了设计用来模拟生物嗅觉的神经算法。 这一成果意味着强有力的方法的出现，在此基础上，将来可以开发出超越当前人工智能趋势的新算法。

神经形态计算大大提高了数据解决能力和机器学习能力，能量消耗和体积非常理想，被认为是高性能计算的下一个快速发展阶段。 神经形态芯片的设计是通过创造受大脑启发而形成的计算机，即由人工神经元和突触组成的互联网来实现的。 但是，目前还不清楚如何利用这种机器处理现实问题。 这是因为我们对在生物神经回路水平上实现的算法还不十分了解。

此次，英特尔神经形态计算实验室科学家纳比尔·伊姆和康奈尔大学心理学系计算生理学实验室的研究员托马斯·克莱兰在英特尔的loihi神经形态系统中，阐述了基于哺乳动物嗅觉系统的神经算法，并学习和鉴定了气味样本。 研究小组随后在一个神经形态系统中实现了该神经算法，利用甲苯、氨、丙酮、一氧化碳、甲烷等进行了气味训练，并在风洞中利用传感器数据进行了测试。

该研究结果有助于了解哺乳动物的嗅觉和改善人工化学感知系统的计算特点。 这些发现还意味着可以改造这种生物神经系统，或者开发出超越目前人工智能趋势算法的新方法。

研究人员表示，该算法适用于将高维信号嵌入未知背景的信号识别问题，将来也有助于在应用中训练人工鼻在未知背景气味的情况下识别特定气味。

迄今为止，英特尔首款神经拟态芯片loihi通过脉冲和尖峰信号发出新闻，能够自动调节突触强度。 利用环境中的各种反馈新闻进行自主学习，发布命令，被认为与人脑的结构相似。 (记者张梦然)