嗅覚視覚が PC で使えるようになるまでには長い道のりがあるかもしれませんが、インテルはコーネル大学と提携して、嗅覚視覚を現実に近づけようとしています。 インテルのロイヒ神経形態研究チップは、幅広い用途を備えた強力な電子鼻であり、空気中の危険な化学物質を認識できます。
「将来的には、ニューロモーフィックチップを備えたポータブル電子鼻システムは、医師が病気を診断するために使用したり、空港の警備員が武器や爆発物を検出したりするために使用したりする可能性があります。 警察と国境警備は麻薬の発見と押収をより容易にし、さらには家庭用のより効果的な煙と一酸化炭素検知器を開発することもできる」とインテルはプレスで述べた。 声明。
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と 機械学習ロイヒは「重大なノイズや遮蔽の存在下でも」有害な化学物質を認識できるとインテルは述べ、このチップは 現実世界では、香水、食べ物、その他の匂いなど、有害な化学物質と同じ場所で匂いが発生することがよくあります。 機械学習により、ロイヒはたった 1 つのサンプルでそれぞれの危険な匂いを学習して識別できるように訓練されました。新しい匂いを学習しても、以前に学習した匂いは中断されませんでした。
ロイヒ開発チームに携わったインテル研究所の上級研究科学者ナビル・イマーム氏は、人間や動物の生物学的脳と同じ香り分析の計算原理を使用しました。 同社はコーネル大学と協力して、動物が匂いを嗅いだときの脳の電気活動を分析し、一方インテル研究所の科学者たちは動物をニューロモーフィックシリコンに構成するための一連のアルゴリズムを導き出した。
電子鼻に関してはやるべきことがまだたくさんあります。 機械学習における画像検出と同様、嗅覚学習では類似した匂いを分類する必要があります。 たとえば、似たような匂いの果物は、ロイヒのような神経形態システムにとって識別するのが難しい場合があります。
「イマームとチームは、風洞内を循環する 10 種類のガス物質 (臭気) に反応する 72 個の化学センサーの活動からなるデータセットを取得しました」とインテルは詳しく説明しました。 「個々の香りに対するセンサーの反応はロイヒに送信され、シリコン回路が嗅覚の基礎となる脳の回路を模倣しました。 このチップは、アセトン、アンモニア、メタンを含む 10 種類の匂いそれぞれの神経表現を迅速に学習し、強力な背景干渉物質が存在する場合でも匂いを識別しました。」
Intelは、ロイヒは現在10種類の匂いを学習できると主張している。 将来的には、電子鼻を備えたロボットが環境を監視するために使用される可能性があり、医師は これらのコンピュータ化された嗅覚システムは、病気によって特定の匂いが発せられる場合の医療診断に使用されます。
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