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在未来加入更多感官:Imam 表示,“我的下一步计划,是将这种方法推广到更广泛的应用领域,包括从感官场景分析

在未来加入更多感官:Imam 表示,“我的下一步计划,是将这种方法推广到更广泛的应用领域,包括从感官场景分析

计算机芯片如何拥有嗅觉

神经拟态计算的未来:英特尔高级研究科学家Nabil Imam阐释神经拟态计算

 

2020 年 月 17 ——今天,《自然-机器智能》杂志报道了英特尔与美国康奈尔大学的科学家共同构建数学算法的研究成果。在研究人员的指导下,Loihi 迅速掌握了 10 种不同气味的神经表征。

 

 

英特尔研究院科学家 Nabil Imam 在位于美国加州圣克拉拉的神经拟态计算实验室中,手持一块 Loihi 神经拟态测试芯片。他和美国康奈尔大学的一个研究小组正在计算机芯片上构建数学算法,用于模拟人们闻到某种气味时大脑神经网络的反应。(图片来源:Walden Kirsch/英特尔公司)

 

英特尔研究院神经拟态计算小组高级研究科学家 Nabil Imam 与美国康奈尔大学的嗅觉神经生理学家展开合作。拥有神经拟态计算博士学位的 Imam 解释说:“康奈尔大学的研究人员负责研究动物的生物嗅觉系统,并测量动物闻到气味时的脑电波活动。我们根据这些电路图与电脉冲,导出了一套算法并将其配置在神经拟态芯片上,尤其是在我们的 Loihi 测试芯片上。”Loihi 是英特尔的神经拟态计算芯片,可将在生物大脑中发现的计算原理应用于计算机架构之中。

首先,我们是如何识别气味的: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。

Loihi 学习检测复杂混合物的不同气味: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。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。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。

未来的应用:Imam 表示,化学传感领域多年来一直在寻找智能的、可靠的和快速响应的化学传感处理系统,或者称之为“电子鼻系统”。他看到了搭载神经拟态芯片的机器人在环境监测、危险物质检测以及在工厂质量控制方面的应用潜力。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。另一个例子是,搭载神经拟态芯片的机器人可应用于机场安检区域,能够更高效地识别危险物质。

在未来加入更多感官:Imam 表示,“我的下一步计划,是将这种方法推广到更广泛的应用领域,包括从感官场景分析(理解你观察到的各种物体之间的关系),到规划和决策等抽象问题。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。”

亟待克服的挑战:Imam 表示,嗅觉领域存在着一些挑战。当你走进一家杂货店时,可能会闻到草莓的气味,但其气味可能类似于蓝莓或香蕉的气味,它们会在大脑中引发非常相似的神经活动模式。有时候,人类甚至很难分辨出究竟是一种水果气味还是多种香味的混合。当系统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,这两种草莓可能有不同的香味,但需要归为一类。Imam 表示:“这些是目前我们在研究嗅觉信号识别时面临的挑战,我们期待在未来几年内解决这些问题,这样的产品才能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。”在 Imam 看来,自己从事的工作是“发生在神经科学与人工智能技术交叉领域的当代研究典范”。

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