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Photo: Walden Kirsch/Intel Intel Labs' Nabil Imam holds a Loihi neuromorphic test chip. The team is building aLGorithms on computer chips to Mimic what happens in your brain's neural network when you smell something.


英特尔和康奈尔大学的研究人员报告说,他们制造了一种“电子鼻子(electronic nose)”,只需接触一次化学物质,就可以了解其气味,后续即使再被味道掩盖,也能识别出这种气味。该系统是围绕英特尔的神经形态研究芯片Loihi和72个化学传感器阵列而构建的。Loihi被编程来模拟嗅球神经元的工作,嗅球是大脑区分不同气味的部分。该系统的发明者说,有朝一日,它可以监视空气中的有害物质,嗅出隐藏的毒品或爆炸物,或者帮助进行医学诊断。


Loihi的芯片架构是为了更紧密地匹配大脑的工作方式,而不是cpu的架构,甚至是新的加速芯片来加速深度学习。研究人员希望,这样的神经形态芯片将能够做今天的人工智能系统所不能做的事情,或者至少在不消耗大量电力或不花费太多时间的情况下解决做不到的事情。


其中一件事叫做“一次性”学习。你的鼻子闻到一次东西的味道后,你的大脑可以立刻再次认出它。但如今的人工智能系统,往往使用深度学习的人工神经网络,必须使用大量先前确定的例子进行训练。这使得训练成为一个耗时、耗电的过程。更糟糕的是,大多数以前训练过的人工智能在不破坏对旧类别记忆的情况下,无法轻易地学习新类别,这意味着它需要对所有类别进行完全的再训练。


与当今人工智能中的人工神经元不同,Loihi的神经元以数字表示的尖峰时间传递信息,这更类似于大脑中发生的事情。


气味学习实验只需要一个Loihi芯片,但英特尔设计它们在更大的系统中无缝连接在一起。该公司近日报告称,它已经生产了一个多板768芯片、1亿个神经元系统。在此之前最大的Loihi系统包括64个芯片和相当于800万个神经元。


英特尔资深研究科学家Nabil Imam表示,下一步是“将这种方法推广到更广泛的问题,从感官场景分析(理解观察对象之间的关系)到规划和决策等抽象问题。了解大脑的神经回路如何解决这些复杂的计算问题,将为设计高效、健壮的机器智能提供重要线索。”


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  1. 辽源新闻
    辽源新闻
    (2020-05-23 00:34:35) 1#

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  2. 环球UG
    环球UG
    (2020-08-15 00:08:04) 2#

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