Loihi神經(jīng)形態(tài)芯片
鈦媒體快訊 | 3月18日消息：來自英特爾實驗室（Intel Labs）和康奈爾大學的研究者于近日宣布，該團隊在英特爾Loihi神經(jīng)形態(tài)芯片（專用芯片）上成功設(shè)計了基于大腦嗅覺電路的神經(jīng)網(wǎng)絡機制算法，該算法賦予了芯片在明顯噪聲和遮蓋情況下的學習和識別危險化學品的能力。據(jù)悉，該研究成果已經(jīng)發(fā)表在最新一期自然雜志子刊《自然機器智能》（Nature Machine Intelligence）上，并成為封面文章。
論文作者，英特爾神經(jīng)形態(tài)計算實驗室高級研究員Nabil Imam表示，該研究將為神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)鋪平道路，這一系統(tǒng)將可以診斷疾病，檢測武器和爆炸物，并能夠及時發(fā)現(xiàn)麻醉劑、煙霧和一氧化碳氣味，對其進行分類識別。
本論文通訊作者，美國康奈爾大學心理學系計算生理實驗室教授托馬斯·克萊蘭德（Thomas A. Cleland）在郵件中對鈦媒體表示，基于神經(jīng)網(wǎng)絡機制算法的Loihi芯片可以非?？焖俚刈R別復雜的氣味，并實現(xiàn)在線學習和強記憶力能力。
基于新的神經(jīng)網(wǎng)絡算法下的Loihi芯片電路板
Loihi是2017年9月英特爾實驗室推出的自學習神經(jīng)形態(tài)芯片，基于14nm的制程工藝，管芯尺寸60毫米，包含超過20億個晶體管、13萬個人工神經(jīng)元和1.3億個突觸。
根據(jù)論文所述，英特爾希望通過更深入的研究讓Loihi能夠更快更高效地執(zhí)行機器學習計算任務，同時大幅降低對功耗的需求。
在研究過程中，英特爾和康奈爾大學的研究人員通過測量動物聞到氣味時的腦電波活動，并根據(jù)這些電路圖與電脈沖，導出一套可行性算法，將其配置在神經(jīng)形態(tài)芯片上、尤其是在Loihi芯片上。
與此同時，英特爾團隊還采用了一個由72個化學傳感器活動組成的數(shù)據(jù)集，對風洞實驗中循環(huán)釋放的10種氣體物質(zhì)（氣味），包括丙酮、氨和甲烷等作出反應。傳感器將各種氣味的反應數(shù)據(jù)傳送至Loihi，由其芯片電路對嗅覺背后的大腦數(shù)據(jù)進行模擬。
在科研團隊的不懈努力下，目前Loihi芯片已經(jīng)迅速掌握了10種不同氣味的神經(jīng)表征，在有強烈的環(huán)境干擾下也能準確識別出這幾種氣味。
克萊蘭德對鈦媒體稱：“新的Loihi芯片擁有長期生物訓練特性，基于專門的神經(jīng)形態(tài)網(wǎng)絡而設(shè)計（類似于生物系統(tǒng)），僅用72個類型的數(shù)據(jù)集，就可以在強干擾情況下順利實施識別氣味?！?/p>
此外，克萊蘭德還表示，在實驗過程中團隊發(fā)現(xiàn)，利用Loihi芯片研發(fā)出的神經(jīng)網(wǎng)絡機制算法，在其他架構(gòu)和模版上都可以良好運行，甚至是普通的PyTorch（開源的Python機器學習庫）架構(gòu)，都可以應用。
“我們在實驗室里有一個新項目，可以把‘活’的傳感器連接到一個樹莓派計算機上，并在Loihi芯片中直接插入進去?？梢灾苯訖z測氣味，但目前仍需要大量不斷地嘗試來得到準確結(jié)果”，克萊蘭德說，“我們一直專注于神經(jīng)網(wǎng)絡機制，而非控制傳感器。“
據(jù)了解，克萊蘭德團隊研究出的神經(jīng)形態(tài)算法，其他機構(gòu)和大學實驗室也都在不斷攻關(guān)與研究。包括 IBM，惠普，麻省理工學院，普渡大學，斯坦福大學等，都希望利用這一算法，開發(fā)出新的超級計算機，其性能表現(xiàn)可能遠超人們想象。
除了神經(jīng)形態(tài)計算領(lǐng)域外，谷歌，多倫多大學和亞利桑那州立大學的科研團隊，還基于人工智能方法來解決分子識別和氣味預測問題。但克萊蘭德認為，這種利用圖像和大數(shù)據(jù)的深度學習網(wǎng)絡，內(nèi)部具有低維結(jié)構(gòu)，在訓練不完整時會表現(xiàn)不佳，而英特爾和康奈爾大學研究的這一新檢測算法，可以在錯誤中有充分預見能力，在單一環(huán)境下可以實現(xiàn)更好的氣味檢測。
當被問及這項研究是否存在局限性時，克萊蘭德對鈦媒體表示，該研究中的72個數(shù)據(jù)集，在60%的脈沖噪聲下，可以達到92%的性能。因此，8%的錯誤偏差是不可避免的，這將取決于使用的數(shù)據(jù)集樣本，并希望未來有更多方案來解決這個問題。
（本文首發(fā)鈦媒體，作者 | 林志佳）
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