Cercetătorii de la Intel Labs și de la Universitatea Cornell au demonstrat capacitatea unică a cipului de cercetare neuromorfă Intel numit Loihi de a învăța și identifica substanțele chimice periculoase. Cercetarea a fost publicată în revista Nature Machine Intelligence care descrie modul în care un algoritm neuronal a fost construit de la zero pe baza arhitecturii și dinamicii circuitelor olfactive ale creierului uman.
Cipul se bazează pe o arhitectură de calcul neuromorfă, inspirată de înțelegerea actuală a oamenilor de știință a creierului uman și de modul în care acesta rezolvă problemele. Este un pic de hardware care își propune să imite modul în care creierul uman procesează și rezolvă problemele. Poate valorifica cunoștințele pe care le deține deja pentru a face inferențe despre date noi, ajutând astfel la accelerarea procesului de învățare exponențial în timp.
Cipul are capacitatea de a identifica fiecare substanță chimică pe baza mirosului său dintr-un singur eșantion de testare și fără a perturba memoria parfumurilor învățate anterior. În comparație cu orice sistem de recunoaștere convențional, cum ar fi un sistem de învățare profundă, care necesită de aproximativ 3.000 de ori mai multe probe de antrenament pentru a atinge același nivel de precizie, cipul funcționează cu o precizie superioară.
Poate învăța și recunoaște parfumul a 10 substanțe chimice periculoase diferite. Echipa Intel a folosit un set de date care constă în activitatea a 72 de senzori chimici cunoscuți din creier și modul în care aceștia răspund la mirosul fiecărui produs chimic. Datele au fost folosite în continuare pentru a configura ceea ce echipa numește „o schemă a olfacției biologice” pe Loihi. Cu aceasta, Loihi ar putea recunoaște reprezentarea neuronală a fiecărui miros și le poate identifica pe fiecare, chiar și cu ocluzie semnificativă.
Capacitățile olfactive ale lui Loihi ar putea fi folosite pe noile sisteme electronice de nas care îi ajută pe medici să diagnosticheze bolile. Mai mult, poate fi folosit pentru a dezvolta sisteme de detectare a armelor și explozivilor în aeroporturi. Ar putea fi, de asemenea, utilizat pentru a dezvolta detectoare eficiente de fum și monoxid de carbon. De la analiza scenei senzoriale (înțelegerea relațiilor dintre obiectele pe care le observați) până la probleme abstracte precum planificarea și luarea deciziilor, cercetătorii intenționează să generalizeze această abordare la o gamă mai largă de probleme.