В журнале Nature Machine Intelligence вышла статья о новом самообучающемся нейронном алгоритме идентификации запахов в «зашумленных» условиях. В основе его структуры – строение обонятельной луковицы млекопитающих, реализованное на нейропроцессоре Intel Loihi. Эта нейросеть с одного «нюха» распознает новые запахи, сохраняя все данные о прежних запахах. Структура ИИ больше всего напоминает нейронную схему мозга млекопитающих – множество элементов имитируют деятельность живых нервных клеток. Такая структура лучше подходит для решения задачи, чем классическая конструкция интеллектуальных алгоритмов.
«Естественные запахи состоят из смесей множества самых разных молекул запахов; к тому же, в естественных условиях запахи из многих отдельных источников свободно смешиваются и, оказавшись в одной порции воздуха, химически перекрывают друг друга», – говорят создатели. Они утверждают, что их алгоритм справляется с этой трудностью.
Новый запах вызывает цепочку электинческой активности в «нейронах» ИИ. Эту цепочку система запоминает и может распознать в будущем. Как и обонятельная система в мозге млекопитающих, некоторые нейроны ИИ предназначены для реагирования на входные сигналы химических сенсоров. Другие нейроны учатся распознавать паттерны в тех вспышках, которые составляют электрическую сигнатуру запаха. Нейроморфная система является более быстрым и гибким инструментом для исследования. Когда-нибудь она может использоваться для мониторинга качества воздуха, поиска токсичных отходов или медицинской диагностики.
Читать дальше