I ricercatori degli Intel Labs e della Cornell University hanno dimostrato la capacità unica del chip di ricerca neuromorfico Intel denominato Loihi di apprendere e identificare sostanze chimiche pericolose. La ricerca è stata pubblicata sulla rivista Nature Machine Intelligence che descrive come un algoritmo neurale è stato costruito da zero sulla base dell'architettura e delle dinamiche dei circuiti olfattivi del cervello umano.
Il chip si basa su un'architettura informatica neuromorfica ispirata all'attuale comprensione degli scienziati del cervello umano e di come risolve i problemi. È un po 'di hardware che mira a imitare il modo in cui il cervello umano elabora e risolve i problemi. Può sfruttare la conoscenza che già possiede per fare inferenze su nuovi dati, contribuendo così ad accelerare il suo processo di apprendimento in modo esponenziale nel tempo.
Il chip ha la capacità di identificare ogni sostanza chimica in base al suo odore da un solo campione di prova, anche questo senza interrompere la sua memoria di profumi precedentemente appresi. Rispetto a qualsiasi sistema di riconoscimento convenzionale come un sistema di apprendimento profondo che richiede circa 3.000 volte più campioni di addestramento per raggiungere lo stesso livello di precisione, il chip funziona con una precisione superiore.
Può apprendere e riconoscere il profumo di 10 diverse sostanze chimiche pericolose. Il team di Intel ha utilizzato un set di dati che consiste nell'attività di 72 sensori chimici noti nel cervello e nel modo in cui rispondono all'odore di ciascuna sostanza chimica. I dati sono stati ulteriormente utilizzati per configurare quello che il team chiama "uno schema circuitale dell'olfatto biologico" su Loihi. Con questo, Loihi poteva riconoscere la rappresentazione neurale di ogni odore e identificare ciascuno, anche con occlusione significativa.
Le capacità olfattive di Loihi potrebbero essere utilizzate su nuovi sistemi di naso elettronico che aiutano i medici a diagnosticare le malattie. Inoltre, può essere utilizzato per sviluppare sistemi per rilevare armi ed esplosivi negli aeroporti. Potrebbe anche essere utilizzato per sviluppare rilevatori di fumo e monossido di carbonio efficaci. Dall'analisi della scena sensoriale (comprensione delle relazioni tra gli oggetti osservati) a problemi astratti come la pianificazione e il processo decisionale, i ricercatori pianificano ulteriormente di generalizzare questo approccio a una gamma più ampia di problemi.