计算机已经可以在视觉和听觉上拥有超过人的感觉能力，但是气味（嗅觉）却要困难得多。与其它动相比，人的鼻子不是特别灵敏，但它仍然是复杂的机械，具有约450种不同类型的嗅觉受体。对于致力于在能够使计算机具有嗅觉能力的机械中进行复制的科学家而言，这是一个巨大的挑战。
英特尔正在进行一项这样的努力，一个神经形态计算小组一直在与康奈尔大学的嗅觉神经生理学家合作，研究人工智能是否可以帮助计算机模仿大脑对嗅觉数据进行分析和分类的方式。
该团队首先从英特尔的神经形态计算芯片Loihi开始，该芯片基于神经元自身的运作方式，旨在根据输入来学习和自我组织，而不是被告知如何去做。Loihi拥有130,000个“神经元”和1.3亿个“突触”，并不断重新连接其内部神经元网络以允许几种不同类型的学习：有监督，无监督，强化学习和其它。
这是一种非常节能的芯片，它消耗通用处理器解决类似问题所用能量的约千分之一。该团队让Loihi可以访问来自72个化学传感器的数据，这些传感器全部位于风洞中，因为吹散了包括氨，丙酮和甲烷在内的10种不同的气味，并且可以肯定的是，Loihi能够针对每种气味建立神经反馈，甚至在存在“强烈背景干扰”的情况下也可以再次识别它们。
该小组说，这与家用烟雾和一氧化碳探测器的工作方式截然不同-这些设备可以识别特定的空气传播分子并发出哔声，但它们无法以任何方式学习或分类新气味。
这似乎是我们向真正的多功能“电子鼻”迈出的重要一步，应用的范围从危险化学品和爆炸物的检测，毒品和违禁品的检测，葡萄酒的识别和分类到工厂的质量控制，甚至可以通过气味来诊断某些疾病。
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