Bien que l'odorat-vision soit loin d'être prêt pour votre PC, Intel s'associe à l'Université Cornell pour le rapprocher de la réalité. La puce de recherche neuromorphique Loihi d'Intel, un nez électronique puissant doté d'un large éventail d'applications, peut reconnaître les produits chimiques dangereux présents dans l'air.
« À l'avenir, les systèmes de nez électroniques portables dotés de puces neuromorphiques pourraient être utilisés par les médecins pour diagnostiquer des maladies, par la sécurité des aéroports pour détecter des armes et des explosifs, par la police et le contrôle des frontières pour trouver et saisir plus facilement les stupéfiants, et même pour créer des détecteurs de fumée et de monoxyde de carbone plus efficaces à domicile », a déclaré Intel dans un communiqué de presse. déclaration.
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Avec apprentissage automatique, Loihi peut reconnaître les produits chimiques dangereux « en présence d'un bruit et d'une occlusion importants », a déclaré Intel, suggérant que la puce peut être utilisé dans le monde réel où les odeurs – telles que les parfums, la nourriture et d’autres odeurs – se trouvent souvent dans la même zone qu’un produit chimique nocif. L'apprentissage automatique a entraîné Loihi à apprendre et à identifier chaque odeur dangereuse avec un seul échantillon, et l'apprentissage d'une nouvelle odeur n'a pas perturbé les odeurs précédemment apprises.
Nabil Imam, chercheur principal chez Intel Labs, qui a travaillé dans l'équipe de développement de Loihi, a utilisé les mêmes principes informatiques d'analyse des odeurs que les cerveaux biologiques des humains et des animaux. La société a travaillé avec Cornell pour analyser l’activité électrique du cerveau lorsque les animaux sentent des odeurs, tandis que les scientifiques d’Intel Labs ont développé un ensemble d’algorithmes pour les configurer sur du silicium neuromorphique.
Il y a encore beaucoup de travail à faire sur les nez électroniques. Comme la détection d’images dans l’apprentissage automatique, l’apprentissage olfactif nécessite que des odeurs similaires soient catégorisées. Les fruits ayant des odeurs similaires, par exemple, peuvent être difficiles à identifier pour les systèmes neuromorphiques comme Loihi.
"Imam et son équipe ont pris un ensemble de données composé de l'activité de 72 capteurs chimiques en réponse à 10 substances gazeuses (odeurs) circulant dans une soufflerie", a détaillé Intel. « Les réponses des capteurs aux odeurs individuelles ont été transmises à Loihi, où des circuits en silicium imitent les circuits du cerveau sous-jacents au sens de l'odorat. La puce a rapidement appris les représentations neuronales de chacune des 10 odeurs, dont l’acétone, l’ammoniac et le méthane, et les a identifiées même en présence de puissants parasites de fond.
Intel affirme que Loihi peut actuellement apprendre 10 odeurs différentes. À l'avenir, des robots équipés de nez électroniques pourraient être utilisés pour surveiller l'environnement, et les médecins pourraient utiliser ces systèmes olfactifs informatisés pour le diagnostic médical dans les cas où les maladies émettent des odeurs particulières.
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