近日，英特爾研究院和康奈爾大學于《自然-機器智能》雜志共同發表一篇論文，探討了神經計算用于辨別爆炸物和毒品等氣味。

據了解，英特爾神經擬態測試芯片Loihi展示了學習并識別10種有害化學物質的能力，甚至是在有噪音和遮擋的情況下。研究還表明，神經擬態芯片的自我學習能力、低能耗特性、“仿人腦”結構以及神經科學的衍生算法可以創造一個“電子鼻”系統，它在真實情境下識別氣味比傳統解決方案要有效得多。

具體來說，我們人類的識別氣味過程是這樣的，如果你拿起一個葡萄柚聞一聞，水果分子就會刺激鼻腔內的嗅覺細胞。鼻腔內的細胞會立即向你的大腦嗅覺系統發送信號，一組相互連接的神經元中的電脈沖就會在這個嗅覺系統中產生嗅覺。無論聞到的是葡萄柚、玫瑰還是有害氣體，你大腦中的神經元網絡都會產生該物體特有的感覺。同樣，你的視覺和聽覺、回憶、情緒和決策都有各自的神經網絡，它們都以特定的方式進行計算。

而對于計算機芯片，Imam和他的團隊采用了一個由72個化學傳感器活動組成的數據集，可對一個風洞實驗中循環的10種氣體物質(氣味)作出反應。傳感器對各種氣味的反應被傳送至Loihi，由其芯片電路對嗅覺背后的大腦電路進行模擬。

這樣Loihi芯片迅速掌握了10種氣味各自的神經表征，其中包括丙酮、氨和甲烷，即使有強烈的環境干擾也能識別出這些氣味。據介紹，雖然你家中的煙霧和一氧化碳探測器能使用傳感器來探測氣味，但它們無法對各種氣味進行區分;雖然它們一旦探測到空氣中的有害分子時會發出警報，卻無法對其進行智能分類。

該研究團隊還解讀了這類技術的潛在應用范圍，包括醫學診斷，比如患有某些疾病的病人會散發特定氣味，為基于神經擬態的化學感應在醫學診斷中的應用提供了可能;比如工廠質控，內置神經擬態芯片的機器人可以在工廠各處移動，識別有害化學物質并進行精準定位，從而快速有效消除有害物質。未來還可以應用到國防安全、環境監測、智能家居設備等場景。(定西)

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