Intel研究院與美國康奈爾大學的研究人員在《自然-機器智能》(Nature Machine Intelligence)雜志上聯(lián)合發(fā)表了一篇論文，展示了在存在明顯噪聲和遮蓋的情況下，Intel神經(jīng)擬態(tài)研究芯片“Loihi”學習和識別危險化學品的能力。

　　據(jù)介紹，Loihi只需要單一樣本，就可以學會識別每一種氣味，而且不會破壞它對先前所學氣味的記憶，展現(xiàn)出了極其出色的識別準確率。

　　如果使用傳統(tǒng)方法，即便最出色的深度學習方案，要達到與Loihi相同的氣味分類準確率，學習每一種氣味都需要3000倍以上的訓練樣本。

　　Intel神經(jīng)擬態(tài)研究芯片Loihi

　　Intel研究院神經(jīng)擬態(tài)計算小組高級研究科學家、擁有神經(jīng)擬態(tài)計算博士學位的Nabil Imam介紹說，康奈爾大學負責研究動物的生物嗅覺系統(tǒng)，并測量動物聞到氣味時的腦電波活動，然后Intel根據(jù)這些電路圖與電脈沖，導出一套算法，并將其配置在神經(jīng)擬態(tài)芯片上。

　　Imam帶領(lǐng)團隊采用了一個由72個化學傳感器活動組成的數(shù)據(jù)集，可對一個風洞實驗中循環(huán)的10種氣體物質(zhì)(氣味)作出反應(yīng)。傳感器對各種氣味的反應(yīng)被傳送至Loihi，由其芯片電路對嗅覺背后的大腦電路進行模擬。

　　在研究人員的指導下，Loihi已經(jīng)迅速掌握了10種不同氣味的神經(jīng)表征，其中包括丙酮、氨和甲烷，而且即使有強烈的環(huán)境干擾也能準確識別。

　　而傳統(tǒng)煙霧和一氧化碳探測器能使用傳感器來探測氣味，雖然能探測到空氣中的有害分子并發(fā)出警報，但無法對各種氣味進行區(qū)分。

　　英特爾神經(jīng)擬態(tài)計算實驗室高級研究科學家Nabil Imam表示：“我們正在Loihi上開發(fā)神經(jīng)算法，來模擬人類嗅到氣味時的大腦運行機制。這項工作堪稱神經(jīng)科學與人工智能技術(shù)交叉領(lǐng)域的當代研究典范，并且證實Loihi有望提供重要的感知能力，并惠及各行各業(yè)。”

　　Nabil Imam在位于美國加州圣克拉拉的神經(jīng)擬態(tài)計算實驗室中手持一塊Loihi神經(jīng)擬態(tài)測試芯片

　　Intel Loihi神經(jīng)擬態(tài)芯片誕生于2017年9月，脫離傳統(tǒng)硅芯片的馮諾依曼計算模型，而是模仿人腦原理的神經(jīng)擬態(tài)計算方式，并且是異步電路，不需要全局時鐘信號，而是使用異步脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)，在特定應(yīng)用中要比傳統(tǒng)CPU速度快最多1000倍，能效高最多10000倍。

　　2019年7月，Intel又宣布了代號“Pohoiki Beach”的全新神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)，包含多達64顆Loihi芯片，集成了1320億個晶體管，總面積3840平方毫米，擁有800萬個神經(jīng)元、80億個突觸。

　　從理論上講，Loihi可以擴展到最多16384顆芯片互連，那就是超過20億個神經(jīng)元——人類大腦有大約860億個神經(jīng)元。

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