Pesquisadores do Intel Labs e da Cornell University demonstraram a capacidade única do chip de pesquisa neuromórfico da Intel chamado Loihi de aprender e identificar produtos químicos perigosos. A pesquisa foi publicada na revista Nature Machine Intelligence descrevendo como um algoritmo neural foi construído a partir do zero com base na arquitetura e dinâmica dos circuitos olfativos do cérebro humano.
O chip é baseado em uma arquitetura de computação neuromórfica inspirada no conhecimento atual dos cientistas sobre o cérebro humano e como ele resolve problemas. É um hardware que visa simular como o cérebro humano processa e resolve problemas. Pode alavancar o conhecimento que já possui para fazer inferências sobre novos dados, ajudando assim a acelerar seu processo de aprendizagem exponencialmente ao longo do tempo.
O chip tem a capacidade de identificar cada produto químico com base em seu odor de apenas uma única amostra de teste, sem interromper sua memória de cheiros previamente aprendidos. Em comparação com qualquer sistema de reconhecimento convencional, como um sistema de aprendizado profundo, que requer cerca de 3.000 vezes mais amostras de treinamento para atingir o mesmo nível de precisão, o chip funciona com precisão superior.
Ele pode aprender e reconhecer o cheiro de 10 produtos químicos perigosos diferentes. A equipe da Intel usou um conjunto de dados que consiste na atividade de 72 sensores químicos conhecidos no cérebro e em como eles respondem ao cheiro de cada produto químico. Os dados foram posteriormente usados para configurar o que a equipe chama de "um diagrama de circuito do olfato biológico" em Loihi. Com isso, Loihi pôde reconhecer a representação neural de cada cheiro e identificar cada um, mesmo com oclusão significativa.
As capacidades olfativas de Loihi poderiam ser utilizadas em novos sistemas eletrônicos de nariz que ajudam os médicos a diagnosticar doenças. Além disso, pode ser usado para desenvolver sistemas de detecção de armas e explosivos em aeroportos. Também pode ser usado para desenvolver detectores de fumaça e monóxido de carbono eficazes. Da análise da cena sensorial (compreender as relações entre os objetos que você observa) até problemas abstratos como planejamento e tomada de decisão, os pesquisadores planejam generalizar essa abordagem para uma gama mais ampla de problemas.