神經擬態芯片正賦予機器嗅覺， 已能分辨十種危險品氣味

黃珊

一直以來，科學家們都在嘗試將人類所擁有的感官能力“復制”到機器上。今天，《自然—機器智能》雜志就報道了一則讓機器擁有嗅覺的新進展：英特爾與美國康奈爾大學的科學家共同構建了一種方法，讓英特爾的神經擬態芯片Loihi掌握了10種危險品不同氣味的神經表征。

人類的嗅覺識別看似只有聞一聞這個動作，但背后的機制非常復雜。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。

那么，這次的機器嗅覺系統又如何“復制”這一過程？英特爾研究院神經擬態計算小組高級研究科學家納比爾，伊瑪姆解釋說：“康奈爾大學的研究人員負責研究動物的生物嗅覺系統，并測量動物聞到氣味時的腦電波活動。我們根據這些電路圖與電脈沖，導出了一套算法并將其配置在神經擬態芯片上，尤其是在我們的Loihi測試芯片上。”Loihi是英特爾的神經擬態計算芯片，可將在生物大腦中發現的計算原理應用于計算機架構之中。

英特爾研究院科學家納比爾，伊瑪姆在位于美國加州圣克拉拉的神經擬態計算實驗室中，手持一塊Loihi神經擬態測試芯片。他和美國康奈爾大學的一個研究小組正在計算機芯片上構建數學算法，用于模擬人們聞到某種氣味時大腦神經網絡的反應

在這次研究中，Loihi需要學習檢測復雜混合物的不同氣味。為此，伊瑪姆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。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。

這一點和你家中的煙霧和一氧化碳探測器能探測氣味有著本質的不同。因為，這些探測器借助傳感器探測空氣中的有害分子，但卻無法對各種氣味進行智能分類。據了解，對比此前已有的傳統方法——基于深度學習的解決方案，Loihi展現出了出色的識別準確率。傳統方法要達到與Loihi相同的分類準確率，該解決方案學習每類氣味需要3000倍以上的訓練樣本。

對于這個機器嗅覺系統未來可能的應用，伊瑪姆表示，化學傳感領域多年來一直在尋找智能的、可靠的和快速響應的化學傳感處理系統，或者稱之為“電子鼻系統”，搭載神經擬態芯片的機器人在智能家居、環境監測，危險物質檢測以及在工廠質量控制方面的應用潛力。此外，該系統還可應用于醫療診斷，因為患有某些疾病會散發出特定的氣味。另一個例子是，搭載神經擬態芯片的機器人可應用于機場安檢區域，能夠更高效地識別危險物質。

研究團隊也希望在未來能夠在創造更多的機器感官。“我的下一步計劃，是將這種方法推廣到更廣泛的應用領域，包括從感官場景分析（理解你觀察到的各種物體之間的關系），到規劃和決策等抽象問題。理解大腦的神經網絡如何解決這些復雜的計算問題，將為設計高效、強大的機器智能提供重要啟示”，他說。（摘自美《深科技》）（編輯/多洛米）