打造超靈敏電子鼻──英特爾的嗅覺晶片

打造超靈敏電子鼻──英特爾的嗅覺晶片

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打造超靈敏電子鼻──英特爾的嗅覺晶片 
撰文/許守傑

今年三月,英特爾公司(Intel)的科學家模擬生物的神經形態,打造具備嗅覺功能的新一代人工智慧晶片。相較於傳統晶片,新設計能夠使用更少的訓練樣本來準確區分不同的氣味,效能大大提昇。

嗅覺的大腦生理機制

人類的大腦是如此的聰明和有效率,在人工智慧研究領域一直為科學家們提供源源不斷的靈感,且啟發了以神經元為主題的各項研究,如當紅的類神經網路、深度學習等。除此之外,神經形態計算也是一個相當熱門的研究領域,其目的主要是希望電腦能夠達到媲美人類的靈活彈性,使用電路來模擬生物的神經形態結構,是新一代計算機的發展方向之一。

而目前在大腦的多樣功能中,嗅覺是我們在醫學上了解最多的生理機制:當氣味接觸到鼻中的嗅覺細胞時,它們會向腦中對應的神經元叢集(嗅球)發出信號,然後嗅球將信號傳遞到大腦的其他部位,使我們能夠陶醉在葡萄柚的果香中或者閃避垃圾的惡臭。雖說嗅球是一種特屬於哺乳動物的器官,但是在其他生物如昆蟲身上也出現了類似的神經結構,代表這些神經結構其實在演化的過程中已經成為一種基本且有效率的生物嗅覺特徵。因此,基於對人類嗅覺系統的高度認識,電腦科學家們也開始試圖用電路模仿這些神經結構,打造具備嗅覺功能的人工智慧晶片。

打造嗅覺晶片

今年三月,英特爾公司(Intel)的科學家在《自然》雜誌上發表了一篇論文,電腦科學家與嗅覺神經生理學家共同合作研究動物在感受氣味時大腦的運作機制,提出了一種新的神經形態晶片(Neuromorphic chip)設計來模仿嗅球的結構和功能。更詳細地來說,他們模仿大腦專門處理氣味的生物神經網路結構,將這個神經網路的運算功能蝕刻在晶片上,此外,研究員還設計了一種演算法來讓電流模擬生物訊號在神經結構中的傳遞,使晶片成為生物嗅覺神經結構的真實硬體翻版。最後,當研究員們使用10種氣味(由72個不同的化學感測器測量後分類)的資料來在訓練晶片時,發現新設計的神經形態晶片能夠比傳統晶片使用更少的訓練樣本來準確區分不同的氣味,效能大大提昇。

搭載在Intel神經形態晶片Loihi上,模擬哺乳類主嗅球功能的晶片設計。(圖片來源:K. N. Imam et al., 2020.)

嗅覺晶片的下一步?

目前,這個神經形態晶片的開發仍然處於早期的原型階段,但是一旦成熟後就可以有各式各樣的應用,如炸彈偵測或工廠有毒氣體的檢測。此外值得一提的是,新晶片也驗證了神經形態計算對於高數據效率AI的潛力 – 到目前為止,即使是我們用來執行深度學習、最先進的晶片設計也都還是遵循古典的馮紐曼架構(Von Neumann architecture),但是馮紐曼計算機的學習效率很低,需要大量的訓練資料。與之相比,我們的大腦效率更高,所需的訓練資料更少,因此,神經形態晶片試圖盡可能地保留大腦的結構,希望能提高晶片的學習效率,而且從這次的實驗我們也發現晶片確實可以用更少的資料來達到成功學習的目標。未來,英特爾的研究團隊計劃更進一步改善神經形態晶片的設計,並延伸於嗅覺之外的其他功能,期望藉由我們對於大腦運作的深刻了解,能夠帶來電腦科學和人工智慧的新一波革命。

 

編譯來源

K. Hao, “A new computer chip mimics the neurocircuitry of our noses to smell”, MIT Technology Review, 2020.

參考資料

N. Imam et al., “Rapid online learning and robust recall in a neuromorphic olfactory circuit”, Nature, 2020.

(本文由教育部補助「AI報報─AI科普推廣計畫」執行團隊編譯)

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