Intel神经拟态芯片有了“嗅觉”:准确率3000倍于传统方法

近日,Intel研究院与美国康奈尔大学的研究人员在《自然-机器智能》(Nature Machine Intelligence)杂志上联合发表了一篇论文,展示了在存在明显噪声和遮盖的情况下,Intel神经拟态研究芯片“Loihi”学习和识别危险化学品的能力。

据介绍,Loihi只需要单一样本,就可以学会识别每一种气味,而且不会破坏它对先前所学气味的记忆,展现出了极其出色的识别准确率。而如果使用传统方法,即便最出色的深度学习方案,要达到与Loihi相同的气味分类准确率,学习每一种气味都需要3000倍以上的训练样本。

Intel神经拟态芯片有了“嗅觉”:准确率3000倍于传统方法

Intel神经拟态研究芯片Loihi

Intel研究院神经拟态计算小组高级研究科学家、拥有神经拟态计算博士学位的Nabil Imam介绍说,康奈尔大学负责研究动物的生物嗅觉系统,并测量动物闻到气味时的脑电波活动,然后Intel根据这些电路图与电脉冲,导出一套算法,并将其配置在神经拟态芯片上。

Imam带领团队采用了一个由72个化学传感器活动组成的数据集,可对一个风洞实验中循环的10种气体物质(气味)作出反应。传感器对各种气味的反应被传送至Loihi,由其芯片电路对嗅觉背后的大脑电路进行模拟。

在研究人员的指导下,Loihi已经迅速掌握了10种不同气味的神经表征,其中包括丙酮、氨和甲烷,而且即使有强烈的环境干扰也能准确识别。

而传统烟雾和一氧化碳探测器能使用传感器来探测气味,虽然能探测到空气中的有害分子并发出警报,但无法对各种气味进行区分。

英特尔神经拟态计算实验室高级研究科学家Nabil Imam表示:“我们正在Loihi上开发神经算法,来模拟人类嗅到气味时的大脑运行机制。这项工作堪称神经科学与人工智能技术交叉领域的当代研究典范,并且证实Loihi有望提供重要的感知能力,并惠及各行各业。”

Intel神经拟态芯片有了“嗅觉”:准确率3000倍于传统方法
Nabil Imam在位于美国加州圣克拉拉的神经拟态计算实验室中手持一块Loihi神经拟态测试芯片

Intel Loihi神经拟态芯片诞生于2017年9月,脱离传统硅芯片的冯诺依曼计算模型,而是模仿人脑原理的神经拟态计算方式,并且是异步电路,不需要全局时钟信号,而是使用异步脉冲神经网络(SNN),在特定应用中要比传统CPU速度快最多1000倍,能效高最多10000倍。

2019年7月,Intel又宣布了代号“Pohoiki Beach”的全新神经拟态系统,包含多达64颗Loihi芯片,集成了1320亿个晶体管,总面积3840平方毫米,拥有800万个神经元、80亿个突触。

从理论上讲,Loihi可以扩展到最多16384颗芯片互连,那就是超过20亿个神经元——人类大脑有大约860亿个神经元。

来源:快科技

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