IntelLabsとCornellUniversityの研究者は、Loihiという名前のIntelのニューロモーフィック研究チップが危険な化学物質を学習して特定する独自の能力を実証しました。この研究は、人間の脳の嗅覚回路のアーキテクチャとダイナミクスに基づいてニューラルアルゴリズムをゼロから構築する方法を説明するジャーナルNature MachineIntelligenceに掲載されました。
このチップは 、人間の脳に関する科学者の現在の理解と、それが問題をどのように解決するかに触発されたニューロモーフィックコンピューティングアーキテクチャに基づいてい ます。これは、人間の脳が問題を処理して解決する方法を模倣することを目的としたちょっとしたハードウェアです。すでに持っている知識を活用して新しいデータについて推論できるため、学習プロセスを時間の経過とともに指数関数的に高速化できます。
チップには、以前に学習した香りの記憶を損なうことなく、単一のテストサンプルからの匂いに基づいて各化学物質を識別する機能があります。同じレベルの精度に到達するために約3,000倍のトレーニングサンプルを必要とする深層学習システムのような従来の認識システムと比較して、チップは優れた精度で動作します。
10種類の有害化学物質の香りを学習して認識することができます。 Intelチームは、脳内の72の既知の化学 センサーの活動と、それらが各化学物質の匂いにどのように反応するかで構成されるデータセットを使用しました。このデータはさらに、チームがロイヒで「生物学的嗅覚の回路図」と呼ぶものを構成するために使用されました。これにより、ロイヒは、かなりの咬合があっても、各匂いの神経表現を認識し、それぞれを識別することができました。
ロイヒの嗅覚機能は、医師が病気を診断するのに役立つ新しい電子鼻システムで使用できる可能性があります。さらに、空港で武器や爆発物を検出するためのシステムを開発するために使用できます。また、効果的な煙および一酸化炭素検出器の開発にも使用できます。感覚シーン分析（観察するオブジェクト間の関係の理解）から、計画や意思決定などの抽象的な問題まで、研究者はさらに、このアプローチをより広い範囲の問題に一般化することを計画しています。