Благодаря конструкции, имитирующей строение мозга млекопитающих, устройство обучается распознавать запахи намного быстрее традиционных чипов. В будущем оно может стать основой для умных датчиков, выявляющих присутствие взрывчатых веществ и утечку химикатов.

Потенциально технологию можно использовать при конструировании роботов, которые будут искать оружие, взрывчатые вещества, наркотики. Кроме того, чип может быть полезен в медицине при распознавании болезней. Его могут встраивать в роботов, используемых для мониторинга окружающей среды или для рутинных работ по контролю качества на фабриках.

Чип может идентифицировать ацетон, аммиак и метан даже при наличии других сильных запахов, поступающих из 72 датчиков в аэродинамической трубе. Он смог выучить каждый запах с помощью только одного образца. Этому помог алгоритм, который основан на обонятельной схеме человеческого мозга: молекулы стимулируют электрические импульсы, а те посылают сигнал об опасности.

Устройство, созданное совместно со специалистами по нейрофизиологии, имитирует строение и функции обонятельных луковиц млекопитающих. Эти области мозга получают сигналы от обонятельных клеток в носу и позволяют воспринимать запахи. MIT Technology Review отмечает, что, хотя обонятельные луковицы специфичны для млекопитающих, очень похожие структуры независимо развились и у насекомых. Это говорит о высокой эффективности конструкции.

Стоит отметить, что чип Loihi выполнен по 14-нм техпроцессу и содержит в себе кремниевые аналоги 130 тысяч нейронов и 130 миллионов синапсов. Это делает возможным запрограммировать его одновременно на обучение и на принятие решений. Intel показала нейроморфный чип в 2017 году, а в 2019-м для представили платформу Pohoiki Beach, которая состоит из нескольких плат Nahuku и содержит суммарно 64 процессора Loihi, то есть более 8 миллионов нейронов. Платформа позволила вывести чип в исследовательские массы.

В общей сложности чип научился различать 10 запахов, причем для этого ему потребовалось намного меньше образцов, чем чипам традиционной конструкции.

Набор данных датчика газа находится в свободном доступе в базе данных машинного обучения UCI. Версия программного обеспечения модели, воспроизводящая основные результаты эксперимента, есть в свободном доступе в публичном архиве ModelDB.

Исходный код Loihi разместили в свободном доступе на Github. Аналогичную работу проводит Google Brain Team. Исследователи сотрудничают с парфюмерами, чтобы связать молекулы запахов с воспринимаемыми запахами.

Авторы отмечают, что пока разработка остается ранним прототипом. Тем не менее, в будущем она может стать основой для умных детекторов, реагирующих на присутствие взрывчатки или утечку опасных химических веществ.

Помимо усовершенствования «электронного носа», авторы также попытаются сымитировать области мозга, ответственные за другие органы чувств, например, зрение и осязание.

Подробнее читайте на vesti.lv ...

56 +