Intel Labs와 Cornell University의 연구원들은 Loihi 라는 Intel의 신경형 연구 칩이 유해 화학 물질을 학습하고 식별 하는 고유 한 능력을 입증했습니다. 이 연구는 인간 두뇌의 후각 회로의 구조와 역학을 기반으로 신경 알고리즘 이 어떻게 처음부터 만들어 졌는지 설명하는 저널 Nature Machine Intelligence에 게재되었습니다.
이 칩은 과학자들이 인간의 뇌에 대한 현재 이해와 문제 해결 방법에서 영감을 얻은 뉴 로모 픽 컴퓨팅 아키텍처 를 기반으로합니다. 인간의 두뇌가 문제를 처리하고 해결하는 방법을 모방하는 것을 목표로하는 약간의 하드웨어입니다. 이미 가지고있는 지식을 활용하여 새로운 데이터에 대한 추론을 할 수 있으므로 시간이 지남에 따라 학습 프로세스 속도를 기하 급수적으로 높일 수 있습니다.
이 칩은 이전에 학습 한 향기의 기억을 방해하지 않고 단일 테스트 샘플의 냄새를 기반으로 각 화학 물질을 식별 할 수있는 기능이 있습니다. 동일한 수준의 정확도에 도달하기 위해 약 3,000 배 더 많은 훈련 샘플이 필요한 딥 러닝 시스템과 같은 기존 인식 시스템과 비교할 때 칩은 뛰어난 정확도로 작동합니다.
10 가지 유해 화학 물질의 향기를 학습하고 인식 할 수 있습니다. 인텔 팀 은 뇌에있는 72 개의 알려진 화학 센서 의 활동 과 각 화학 물질의 냄새에 반응하는 방식으로 구성된 데이터 세트를 사용했습니다. 이 데이터는 또한 팀이 Loihi에서 "생물학적 후각의 회로도"라고 부르는 것을 구성하는 데 사용되었습니다. 이를 통해 Loihi는 각 냄새의 신경 표현을 인식하고 상당한 폐색이 있더라도 각 냄새를 식별 할 수 있습니다.
Loihi의 후각 기능은 의사가 질병 을 진단 하는 데 도움이되는 새로운 전자 코 시스템에 사용될 수 있습니다. 또한 공항에서 무기 및 폭발물 을 탐지 하는 시스템을 개발하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 효과적인 연기 및 일산화탄소 감지기 를 개발하는 데 사용될 수 있습니다. 감각 장면 분석 (관찰하는 물체 간의 관계 이해)에서 계획 및 의사 결정과 같은 추상적 인 문제에 이르기까지 연구자들은이 접근 방식을보다 광범위한 문제에 일반화 할 계획입니다.