Нейроморфный чип научился распознавать запахи

Нейроморфный чип имитирует работу нервной системы живого существа.

Нейроморфный чип имитирует работу нервной системы живого существа.
Фото Walden Kirsch/Intel Corporation.

Система научилась распознавать десять запахов.

Система научилась распознавать десять запахов.
Фото Walden Kirsch/Intel Corporation.

Нейроморфный чип имитирует работу нервной системы живого существа.
Система научилась распознавать десять запахов.

Учёные создали "электронный нос", имитирующий работу обонятельной системы человека. Он научился распознавать десять различных запахов. Система верно определяла, чем пахнет, даже при наличии сильных отвлекающих ароматов.

Достижение описано в научной статье, опубликованной в журнале Nature Machine Intelligence.

В искусстве обоняния технике пока далеко даже до человека, не говоря о собаке. Различные типы газовых датчиков существуют уже давно, но такие устройства настроены лишь на определённые вещества. Они не в состоянии научиться распознавать новый запах. Учёные пытаются преодолеть этот недостаток, имитируя устройство обонятельной системы животных.

Напомним, что человеческий нос содержит более 450 различных типов обонятельных рецепторов. Пахучие вещества различаются тем, какие рецепторы и с какой силой они активируют. Это позволяет человеку различать более триллиона (!) ароматов.

Разумеется, окончательное распознавание запахов происходит не в носу, а в мозге. Каждый аромат активирует свой собственный набор нейронов и связей между ними. Эта сеть из нервных клеток сохраняет информацию о запахе, и мы запоминаем его. Она активируется снова, когда мы почувствуем тот же запах в следующий раз.

Когда мы пытаемся вспомнить и представить себе данный аромат, включается та же нейронная сеть. Но в этом случае она работает, так сказать, вполсилы (поэтому воспоминания не такие яркие, как реальные ощущения). Добавим, что это общая схема хранения информации в мозге. Она применима не только к запахам, но и, например, к зрительным образам.

Именно этот принцип работы и имитирует новая система.

Система научилась распознавать десять запахов.

"Вести.Наука" (nauka.vesti.ru) подробно писали о том, как работает искусственная нейронная сеть. Обычно такой "электронный мозг" представляет собой программу для стандартного компьютера. Однако иногда исследователи создают машины, в которых нейроны и межнейронные соединения (синапсы) реализуются, так сказать, в железе.

К таким устройствам и относится нейроморфный чип Loihi, разработанный компанией Intel. Он содержит 130 тысяч искусственных нейронов и 130 миллионов синапсов. Устройство позволяет запрограммировать самые разные, в том числе никогда ранее не применявшиеся, алгоритмы обучения.

Отметим, что Loihi весьма энергоэффективен. Обычный процессор, поддерживающий такую же нейронную сеть программным образом, потреблял бы в тысячу раз больше энергии.

В новой работе исследователи учили чип распознавать запахи. Они подключили к нему 72 химических датчика, реагирующих на содержание в воздухе тех или иных молекул. Также учёные разработали алгоритмы обучения, подходящие для этой задачи. В их основу были положены реальные схемы работы мозга при распознавании запахов.

В итоге Loihi научился уверенно распознавать десять запахов. В частности, он определял присутствие метана, аммиака и ацетона. Для каждого из этих соединений чип создавал индивидуальную картину нейронной активности. Этот паттерн, хранящий "воспоминание", устойчиво воспроизводился раз за разом. Напомним, что примерно так и работает человеческая память.

Система работала эффективно, даже если к целевым соединениям примешивались другие пахучие вещества.

В перспективе "искусственный нос" мог бы получить множество применений, от поиска опасных веществ до контроля качества пищевых продуктов и даже диагностики некоторых заболеваний. Но сначала следует сделать его более совершенным.

В частности, теперь команда планирует научить систему классифицировать запахи, определяя, насколько один аромат похож на другой.

"Это проблемы распознавания обонятельных сигналов, над которыми мы работаем и которые надеемся решить в ближайшую пару лет, прежде чем этот продукт станет способным решать реальные проблемы, помимо экспериментальных, [решение] которых мы продемонстрировали в лаборатории", – заключает первый автор статьи Набиль Имам (Nabil Imam) из компании Intel.

К слову, ранее "Вести.Наука" (nauka.vesti.ru) писали о крупнейшем в мире нейроморфном суперкомпьютере.