英特尔正在进行一项这样的努力,一个神经形态打算小组一贯在与康奈尔大学的嗅觉神全心理学家互助,研究人工智能是否可以帮助打算机模拟大脑对嗅觉数据进行剖析和分类的办法。
该团队首先从英特尔的神经形态打算芯片 Loihi 开始,该芯片基于神经元自身的运作办法,旨在根据输入来学习和自我组织,而不是被奉告如何去做。Loihi 拥有 130,000 个“神经元”和 1.3 亿个“突触”,并不断重新连接其内部神经元网络以许可几种不同类型的学习:有监督,无监督,强化学习和其它。
这是一种非常节能的芯片,它花费通用途理器办理类似问题所用能量的约千分之一。该团队让 Loihi 可以访问来自 72 个化学传感器的数据,这些传感器全部位于风洞中,由于吹散了包括氨,丙酮和甲烷在内的 10 种不同的气味,并且可以肯定的是,Loihi 能够针对每种气味建立神经反馈,乃至在存在“强烈背景滋扰”的情形下也可以再次识别它们。

该小组说,这与家用烟雾和一氧化碳探测器的事情办法截然不同-这些设备可以识别特定的空气传播分子并发出哔声,但它们无法以任何办法学习或分类新气味。
这彷佛是我们向真正的多功能“电子鼻”迈出的主要一步,运用的范围从危险化学品和爆炸物的检测,毒品和违禁品的检测,葡萄酒的识别和分类到工厂的质量掌握,乃至可以通过气味来诊断某些疾病。