英國《自然·機器智能》雜志16日發(fā)表的一項人工智能研究，英特爾神經形態(tài)計算實驗室以及康奈爾大學的聯(lián)合團隊報告稱,，他們實現(xiàn)了一種設計用來模擬生物嗅覺的神經算法,。這項成果意味著一種強大方法的出現(xiàn),，在此基礎上,，未來可開發(fā)出超越當前人工智能趨勢的新算法,。

　　神經形態(tài)計算能夠大幅提升數(shù)據(jù)處理能力和機器學習能力,，能耗和體積都非常理想,，被認為是高性能計算的下一發(fā)展階段。而神經形態(tài)芯片的設計,，是使用受大腦啟發(fā)而形成的計算機器,，即通過創(chuàng)造由人工神經元和突觸組成的網(wǎng)絡來實現(xiàn)。但是,，目前仍不明確的是,，如何利用這種機器解決現(xiàn)實問題,。這主要是因為我們對在生物神經回路層面實現(xiàn)的算法了解還不夠透徹。

　　此次,，英特爾神經形態(tài)計算實驗室科學家納比爾·伊姆艾姆和康奈爾大學心理學系計算生理學實驗室研究人員托馬斯·克萊蘭德,，在英特爾“Loihi”神經形態(tài)系統(tǒng)上，描述了一種基于哺乳動物嗅覺系統(tǒng)的神經算法,，可以學習并鑒別氣味樣本,。研究團隊之后在一個神經形態(tài)系統(tǒng)中，實現(xiàn)該神經算法,，并利用甲苯,、氨、丙酮,、一氧化碳和甲烷等,，對其進行氣味訓練,，最后在風洞中通過傳感器的數(shù)據(jù)進行測試,。

　　該研究結果有助于理解哺乳動物嗅覺以及改進人工化學感知系統(tǒng)的計算特征。這些發(fā)現(xiàn)也意味著,，改造此類生物神經系統(tǒng),，或代表了一種可以開發(fā)出超越當前人工智能趨勢算法的新方法。

　　研究人員表示,，該算法適用于將高維信號嵌入未知背景的任何信號識別問題,，還可以有助于未來在應用程序中，訓練人工鼻子在未知背景氣味的情況下識別特定氣味,。

　　此前,，英特爾的首款神經擬態(tài)芯片“Loihi”可以通過脈沖或尖峰傳遞信息，并自動調節(jié)突觸強度,。其利用環(huán)境中的各種反饋信息進行自主學習,、下達命令，被認為與人類大腦運行機制相似,。