模生物嗅觉的神经算法，能让电脑芯片识别气味

原标题：模生物嗅觉的神经算法，能让电脑芯片识别气味 来源：学术头条

就像一个运动队可能只需要看一场比赛，就可以理解策略并在新的情况下实施，神经形态的人工智能可以嗅出一种新气味的一个样本，在未来即使是在其他未知的气味中也能识别气味。

使用神经形态计算机芯片，机器学习识别模式或执行某些任务的速度比使用计算机的中央或图形处理单元快一千倍。英特尔表示，在 Loihi 研究芯片上运行某些算法所消耗的能量，也比传统方法少了大约一千倍。

该芯片是 Cleland 算法的最佳平台，它可以接受来自一组传感器的输入模式，快速、有序地学习多个模式，然后在强烈的感官干扰下识别每个有意义的模式。即使气味模式与计算机最初学习的模式有 80% 的不同，该算法也能成功识别气味。

哺乳动物的大脑非常善于识别和记忆气味，拥有数百甚至数千个嗅觉感受器和复杂的神经网络，可以快速分析与气味相关的模式。

即使我们已经获得了新的知识，我们的大脑也会保留我们所学的知识，这对哺乳动物来说很容易，但对人工智能系统来说却很难。特别是在深度学习方法中，必须将所有内容同时呈现给网络，而新的信息往往会扭曲或破坏系统之前学到的东西。

 学习新气味，且不会忘记其他气味

但是，受大脑启发的这个算法解决了这个问题。神经形态 AI 可以在原始训练后继续学习新的气味，这类似于新细胞在大脑中不断形成的方式，他们会努力学习新的气味而不会忘记其他气味。

为了证明这一点，Cleland 和 Imam 训练了他们的神经形态人工智能和一个标准人工智能来专门识别甲苯（油漆和指甲油中常被闻到的刺鼻味道）；然后，研究人员试图再教会神经网络识别丙酮，一种指甲油去除剂的成分。

神经形态的人工智能只是简单地将丙酮添加到它的气味识别系统中即可完成识别人物，但是标准的人工智能无法在不忘记甲苯气味的情况下学习丙酮。

Cleland 说，“当你学习一种气味时，中间神经元会被训练对特定的气味做出反应，会在中间神经元的水平上实现隔离。所以在机器方面，我们只是增强了这种气味，并画了一条牢固的线。”

这也解释了一个以前被误解的现象：为什么大脑的嗅球是成年后的哺乳动物可以产生新神经元的少数几个地方之一。

Cleland 说，“这个计算模型变成了生物学假说，解释了为什么成人神经发生是重要的。从某种意义上说，这个模型正在反馈给生物学。而从另一个角度来说，它是一套人工嗅觉系统设备的基础，可以用于商业用途。”

大脑的复杂性促使 Cleland 将他的神经科学研究重点放在由显式计算模型指导的理论方法上。Cleland 说，“当你开始研究一个生物过程，它变得比你凭直觉所能知道的更复杂时，你必须用电脑模型来训练你的大脑，你无法通过它摸索自己的方式。这让我们想到了很多新的实验方法和想法，这些都是我们无法想象的。”

配有神经形态芯片的机器人

Imam 说，“多年来化学感应界一直在寻找智能、可靠和快速反应的化学感觉处理系统，也被称为电子鼻系统。”

他认为配备神经形态芯片的机器人具有用于环境检测和有害物质检测，或者用于工厂的质量控制工作的潜力，也可用于某些疾病发出特殊气味的医学诊断，拥有神经形态的机器人还可以更好地识别机场安检线上的有害物质。

未来，该项目的下一个计划是把这种方法推广到更广泛的问题上，从感官场景分析到抽象的问题，比如规划和决策。了解大脑的神经回路如何解决这些复杂的计算问题，将为设计高效、健壮的机器智能提供重要线索。

除此之外，Imam 还说道，“嗅觉传感存在挑战，当你走进一家杂货店时，你可能会闻到一种草莓的味道，但它的味道可能与蓝莓或香蕉的味道相似，这可能会导致大脑中产生非常相似的神经活动模式。有时候，人们甚至很难区分一种水果和不同的气味。”

他希望在未来几年内解决这些挑战，使其成为一种产品，能够解决现实世界的问题，而不仅仅是在实验室中演示的那些实验性问题。他认为，他的工作是 “当代神经科学和人工智能交叉领域研究的一个典型例子”。

参考：

[1] https://nature.com/articles/s42256-020-0159-4

[2]https://techxplore.com/news/2020-03-ai-breakthroughs-mammal-brains.html

[3]https://www.sciencenews.org/article/ai-mimics-how-mammals-smell-superior-recognizing-scents

[4]https://newsroom.intel.com/news/how-computer-chip-smell-without-nose/#gs.014v3k

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