Электронный нос Intel узнает запахи всего за один раз

Чип Loihi, запрограммирован на имитацию нервной структуры органа запаха млекопитающего. На фотографии Набиль Имам из Intel Labs с нейроморфным тестовым чипом Loihi. Команда строит алгоритмы на компьютерных чипах, чтобы имитировать то, что происходит в нейронной сети вашего мозга, когда вы что-то нюхаете.

Исследователи из Intel и Cornell University сообщают, что они создали электронный нос, который может узнать запах химического вещества после всего лишь одного воздействия, а затем идентифицировать этот запах, даже если он маскируется другими. Система построена на базе нейроморфного исследовательского чипа Intel Loihi и набора из 72 химических датчиков. Loihi был запрограммирован, чтобы имитировать работу нейронов в обонятельной луковице, части мозга, которая различает различные запахи. Изобретатели системы говорят, что однажды они смогут наблюдать за опасными веществами в воздухе, выискивать скрытые наркотики или взрывчатые вещества или помогать в постановке медицинских диагнозов с помощью этого чипа.

Чиповая архитектура Loihi предназначена для более точного соответствия принципам работы мозга, чем архитектура процессоров или даже новые ускорительные чипы, предназначенные для ускорения глубокого обучения. 

Ваш нос может понюхать что-то один раз, и ваш мозг уже сможет это узнавать. Но современные системы искусственного интеллекта, которые часто используют искусственные нейронные сети с глубоким обучением, должны быть обучены с использованием огромного числа ранее идентифицированных примеров. Это делает обучение трудоемким и энергоемким процессом. 

В отличие от искусственных нейронов в современном искусственном интеллекте, нейроны Loihi больше похожи на то, что происходит в вашем мозгу.  В 2019 году Intel анонсировала многочиповую систему Loihi, включающую 64 чипа эквивалентным 8 миллионам нейронов. У Intel есть планы по созданию 768-чиповой 100-миллионной нейронной системы. (Директор Intel по нейроморфным исследованиям намекнул на способности нейроморфного носа, когда в прошлом году была объявлена ​​система с 8 миллионами нейронов).

По словам старшего научного сотрудника Intel Набила Имама , следующий шаг – «обобщить этот подход на более широкий круг проблем – от анализа сенсорной информации (понимания взаимосвязей между объектами, которые вы наблюдаете) до абстрактных проблем, таких как планирование и принятие решений. Понимание того, как нейронные цепи мозга решают эти сложные вычислительные проблемы, предоставит важные ключи для разработки эффективного и надежного машинного интеллекта».

Тем не менее, есть проблемы, которые нужно преодолеть в первую очередь. В частности, система должна иметь возможность группировать различные тесно связанные ароматы в общую категорию. Например, нужно уметь понимать, что клубника из Калифорнии и клубника из Европы – это один и тот же фрукт. 

«Это проблемы распознавания обонятельных сигналов, над которыми мы работаем и которые мы надеемся решить в ближайшие пару лет, прежде чем этот продукт станет продуктом, способным решать реальные проблемы, помимо экспериментальных, которые мы продемонстрировали в лаборатории», – сказал Имам.

Исследование о новой системе опубликовано в Nature Machine Intelligence на этой неделе.

Вас также может заинтересовать:

Искусственные нейроны

ИИ делает диагностику рака более точной и быстрой