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英特爾新AI研究:新神經(jīng)算法芯片有了“嗅覺”

這項成果意味著一種強大方法的出現(xiàn),在此基礎上,未來可開發(fā)出超越當前人工智能趨勢的新算法。

  英國《自然·機器智能》雜志16日發(fā)表的一項人工智能研究,英特爾神經(jīng)形態(tài)計算實驗室以及康奈爾大學的聯(lián)合團隊報告稱,他們實現(xiàn)了一種設計用來模擬生物嗅覺的神經(jīng)算法。這項成果意味著一種強大方法的出現(xiàn),在此基礎上,未來可開發(fā)出超越當前人工智能趨勢的新算法。

  神經(jīng)形態(tài)計算能夠大幅提升數(shù)據(jù)處理能力和機器學習能力,能耗和體積都非常理想,被認為是高性能計算的下一發(fā)展階段。而神經(jīng)形態(tài)芯片的設計,是使用受大腦啟發(fā)而形成的計算機器,即通過創(chuàng)造由人工神經(jīng)元和突觸組成的網(wǎng)絡來實現(xiàn)。但是,目前仍不明確的是,如何利用這種機器解決現(xiàn)實問題。這主要是因為我們對在生物神經(jīng)回路層面實現(xiàn)的算法了解還不夠透徹。

  此次,英特爾神經(jīng)形態(tài)計算實驗室科學家納比爾·伊姆艾姆和康奈爾大學心理學系計算生理學實驗室研究人員托馬斯·克萊蘭德,在英特爾“Loihi”神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)上,描述了一種基于哺乳動物嗅覺系統(tǒng)的神經(jīng)算法,可以學習并鑒別氣味樣本。研究團隊之后在一個神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)中,實現(xiàn)該神經(jīng)算法,并利用甲苯、氨、丙酮、一氧化碳和甲烷等,對其進行氣味訓練,最后在風洞中通過傳感器的數(shù)據(jù)進行測試。

  該研究結(jié)果有助于理解哺乳動物嗅覺以及改進人工化學感知系統(tǒng)的計算特征。這些發(fā)現(xiàn)也意味著,改造此類生物神經(jīng)系統(tǒng),或代表了一種可以開發(fā)出超越當前人工智能趨勢算法的新方法。

  研究人員表示,該算法適用于將高維信號嵌入未知背景的任何信號識別問題,還可以有助于未來在應用程序中,訓練人工鼻子在未知背景氣味的情況下識別特定氣味。

  此前,英特爾的首款神經(jīng)擬態(tài)芯片“Loihi”可以通過脈沖或尖峰傳遞信息,并自動調(diào)節(jié)突觸強度。其利用環(huán)境中的各種反饋信息進行自主學習、下達命令,被認為與人類大腦運行機制相似。


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