智能芯片“嗅出”危險化學品氣味
3月17日，美國康奈爾大學和英特爾研究院的研究人員在《自然—機器智能》雜志上聯(lián)合發(fā)表了一篇論文，展示了英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究芯片Loihi在有明顯噪聲和遮蓋的情況下學習和識別危險化學品的能力。在研究人員的指導下，Loihi可以很快“嗅出”10種危險化學品的氣味。
研究人員采用了一套源自大腦嗅覺回路結(jié)構(gòu)和動力學的神經(jīng)算法，對Loihi神經(jīng)擬態(tài)芯片進行訓練，使其能夠?qū)W習和識別10種危險化學品的氣味。為此，研究團隊采用了一個由72個化學傳感器組成的數(shù)據(jù)集，以便對這些氣味作出反應(yīng)，并在Loihi芯片上配置了生物嗅覺的電路圖。這款芯片迅速掌握了每種氣味的神經(jīng)表征，即便在有明顯遮蔽的情況下也能識別出每種氣味，這表明未來神經(jīng)科學與人工智能交叉研究有著廣闊前景。
論文顯示，Loihi僅需單一樣本便可學會識別每一種氣味，且不會破壞它對先前所學氣味的記憶。與傳統(tǒng)的方法相比，Loihi展現(xiàn)出了更加出色的識別準確率。既有的傳統(tǒng)方法包括一種深度學習解決方案，如果要達到與Loihi相同的分類準確率，該解決方案學習每類氣味需要3000倍以上的訓練樣本。
參與此項研究的英特爾研究院神經(jīng)擬態(tài)計算小組高級研究員Nabil Imam表示，化學傳感領(lǐng)域多年來一直在尋找智能、可靠、能夠快速響應(yīng)的化學傳感處理系統(tǒng)，或者稱之為“電子鼻系統(tǒng)”。他認為，搭載神經(jīng)擬態(tài)芯片的機器人在環(huán)境監(jiān)測、危險物質(zhì)檢測以及工廠質(zhì)量控制方面具有應(yīng)用潛力，還可應(yīng)用于機場安檢區(qū)域，以便更加高效地識別危險物質(zhì)。此外，該系統(tǒng)還可應(yīng)用于醫(yī)療診斷，因為患有某些疾病會散發(fā)出特定的氣味。
Imam表示，“我們的下一步計劃是將這種方法推廣到更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，包括感官場景分析（理解所觀察到的各種物體之間的關(guān)系）及規(guī)劃、決策等抽象問題。而理解大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何解決這些復雜的計算問題，將為設(shè)計高效、強大的機器智能提供重要啟示。
現(xiàn)在，當神經(jīng)擬態(tài)芯片“聞”到來自意大利的草莓和來自加利福尼亞的草莓時可能會出錯，因為這兩種草莓雖然具有不同的香味，但仍應(yīng)當歸為一類。Imam告訴記者：“這是目前我們在研究嗅覺信號識別時所面臨的挑戰(zhàn)，我們期待在未來幾年內(nèi)解決這些問題。這樣未來的產(chǎn)品才能真正解決現(xiàn)實世界的問題，而不僅僅是解決在實驗室演示的實驗性問題。”（計紅梅整理）
摘自2020年3月19日《中國科學報》
