2020年3月17日——英特尔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）杂志上联合发表的一篇论文，展示了英特尔神经拟态研究芯片Loihi在存在明显噪声和遮盖的情况下学习和识别危险化学品的能力。Loihi仅需单一样本便可学会识别每一种气味，且不会破坏它对先前所学气味的记忆。与传统的最先进方法相比，Loihi展现出了极其出色的识别准确率。传统方法中包括一种深度学习解决方案，但要达到与Loihi相同的分类准确率，该解决方案学习每类气味需要3,000倍以上的训练样本。

　　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使之惠及各行各业。”

　　这张特写照片展示了英特尔神经拟态研究芯片Loihi。英特尔最新的神经拟态系统——Pohoiki Beach，将由64块Loihi芯片组成。Pohoiki Beach已于2019年7月推出。(资料来源: Tim Herman/英特尔公司)

　　研究内容：英特尔和美国康奈尔大学的研究人员采用了一套源自大脑嗅觉回路结构和动力学的神经算法，对英特尔Loihi神经拟态芯片进行训练，使其能够学习和识别10种危险化学品的气味。为此，研究团队采用了一个由72个化学传感器活动组成的数据集以便对这些气味作出反应，并在Loihi芯片上配置了生物嗅觉的电路图。这款芯片迅速掌握了每种气味的神经表征，即便在明显掩蔽情况下也能识别出每种气味，这充分证明了未来神经科学与人工智能交叉研究的广阔前景。

　　更多背景信息请参见：《自然-机器智能》| 英特尔神经拟态计算 | 英特尔研究院