英特尔实验室和康奈尔大学的研究人员展示了英特尔的神经形态研究在存在显著噪声和遮挡的情况下学习和识别危险化学物质的能力。这种名为Loihi的芯片只通过一个样本就能学习每种气味，而不会破坏它对之前学习过的气味的记忆。与传统的最先进的方法相比，它表现出更高的识别精度，包括深度学习解决方案，每个类需要3000倍以上的训练样本才能达到相同的分类精度。
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英特尔神经形态计算实验室的高级研究科学家纳比尔·伊玛姆说:“我们正在Loihi上开发神经算法，模拟你闻到某种物质时大脑中的反应。”“这项工作是神经科学和人工智能交叉路口当代研究的一个主要例子，并展示了Loihi提供重要传感能力的潜力，这些能力可以使各个行业受益。”
研究
来自英特尔和康奈尔大学的研究人员使用一种源自大脑嗅觉回路的结构和动力学的神经算法，训练英特尔的Loihi神经形态研究芯片学习和识别10种危险化学物质的气味。为此，研究小组使用了一个由72个化学传感器对这些气味做出反应的活动组成的数据集，并在Loihi上配置了生物嗅觉的电路图。该芯片很快就学会了每种气味的神经表征，并识别出每种气味，即使是在被严重遮挡的情况下，这表明神经科学和人工智能的交叉领域前景广阔，商业连线报道．
这项研究发表在自然机器智能．
对英特尔
英特尔是行业领导者，创造改变世界的技术，推动全球进步，丰富生活。受摩尔定律的启发，公司不断努力推进半导体的设计和制造，以帮助客户应对最大的挑战。
