냄새-오-비전이 PC에 적용되기에는 아직 멀었지만 인텔은 이를 현실화하기 위해 코넬대학교와 협력하고 있습니다. 광범위한 응용 분야를 갖춘 강력한 전자 코인 인텔의 Loihi 뉴로모픽 연구 칩은 공기 중의 위험한 화학 물질을 인식할 수 있습니다.
“미래에는 뉴로모픽 칩이 장착된 휴대용 전자 코 시스템을 사용하여 의사가 질병을 진단하고, 공항 보안 검색대에서 무기와 폭발물을 탐지하고, 인텔은 언론에서 경찰과 국경 통제를 통해 마약을 보다 쉽게 찾아 압수하고 가정에서 더욱 효과적인 연기 및 일산화탄소 감지기를 만들 수 있다고 밝혔습니다. 성명.
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와 함께 기계 학습Intel은 Loihi가 "상당한 소음과 폐색이 있는 환경에서" 유해 화학물질을 인식할 수 있다고 밝혔습니다. 향수, 음식, 기타 냄새와 같은 냄새가 유해한 화학 물질과 동일한 영역에서 발견되는 경우가 많은 현실 세계에서 사용됩니다. 기계 학습을 통해 Loihi는 단 하나의 샘플로 각각의 유해한 냄새를 학습하고 식별할 수 있었으며, 새로운 냄새를 학습해도 이전에 학습한 냄새가 중단되지 않았습니다.
로이히(Loihi) 개발팀에서 일했던 인텔 랩의 선임 연구 과학자 나빌 이맘(Nabil Imam)은 인간과 동물의 생물학적 뇌와 동일한 냄새 분석의 계산 원리를 사용했습니다. 이 회사는 코넬과 협력하여 동물이 냄새를 맡을 때 뇌의 전기적 활동을 분석했으며, 인텔 연구소의 과학자들은 이를 뉴로모픽 실리콘으로 구성하는 일련의 알고리즘을 도출했습니다.
전자 코에 대해서는 아직 해야 할 일이 많습니다. 기계 학습의 이미지 감지와 마찬가지로 후각 학습에도 유사한 냄새를 분류해야 합니다. 예를 들어 비슷한 냄새가 나는 과일은 로이히(Loihi)와 같은 신경모형 시스템이 식별하기 어려울 수 있습니다.
Intel은 "이맘과 팀은 풍동 내에서 순환하는 10가지 기체 물질(냄새)에 반응하여 72개의 화학 센서의 활동으로 구성된 데이터 세트를 수집했습니다."라고 자세히 설명했습니다. “개별 향기에 대한 센서 반응은 Loihi로 전송되었으며, 그곳의 실리콘 회로는 후각을 담당하는 뇌의 회로를 모방했습니다. 이 칩은 아세톤, 암모니아, 메탄을 포함한 10가지 냄새 각각에 대한 신경 표현을 빠르게 학습했으며 강력한 배경 간섭 물질이 있는 경우에도 이를 식별했습니다."
Intel은 Loihi가 현재 10가지 냄새를 학습할 수 있다고 주장합니다. 미래에는 전자 코를 갖춘 로봇이 환경을 모니터링하는 데 사용될 수 있으며, 의사는 질병이 특정 냄새를 풍기는 경우 의료 진단을 위해 컴퓨터화된 후각 시스템을 사용합니다.
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