Чип Intel, способный вынюхивать опасные химические вещества

Чип Intel, способный вынюхивать опасные химические вещества

24 Mar 2020
33
Прослушать

Американские исследователи из Intel Labs и Корнелльского университета использовали необычный "нейроморфный чип" для быстрого изучения запаха десяти различных опасных химических веществ и обнаружения их присутствия быстрее, чем когда-либо прежде. Чип, получивший название Loihi, имитирует то, как наш мозг классифицирует и идентифицирует уникальные запахи, сохраняя память об определенном химическом веществе после всего лишь одного воздействия его запаха. Существующие технологии, выполняющие подобные действия, требуют сотни или тысячи взаимодействий с веществом, прежде чем мы, наконец, научимся его последовательно идентифицировать.

Чип Loihi научился узнавать каждый запах с первого раза и делает это безошибочно. Для этого исследователи использовали набор данных об активности 72 химических датчиков, которые затем Loihi смог использовать, чтобы классифицировать десять потенциально вредных запахов.

По словам ученого из Neuromorphic Computing Lab компании Intel Набиля Имама,

Мы разрабатываем нейронные алгоритмы для этого чипа, которые имитируют то, что происходит в вашем мозгу, когда вы что-то чувствуете. Эта работа является примером современных исследований на стыке нейробиологии и искусственного интеллекта и демонстрирует сенсорные возможности Loihi, которые могут быть полезными в разных отраслях.

Ученые смогли доказать, что новый чип может использоваться в сложных условиях - он успешно распознал один из десяти химикатов, даже несмотря на то, эксперимент проводился в условиях сильных помех. Чип сохраняет память о тех химикатах, с которыми он сталкивался ранее, что позволило расширить его возможности. По сравнению с ранее созданной системой на базе алгоритмов глубокого обучения для работы на аналогичном уровне требовалось в 3 000 раз меньше учебных образцов.

Intel считает, что новая разработка может пригодиться при проверке на наличие опасных и взрывчатых веществ в реальных условиях, он может помочь врачам в диагностике заболеваний по определенным признакам, а также позволить рабочим роботам идентифицировать опасные изменения окружающей среды.