इंटेल लैब्स और कॉर्नेल विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने नामित अद्वितीय इंटेल की neuromorphic अनुसंधान चिप की क्षमता का प्रदर्शन किया Loihi जानने के लिए और खतरनाक रसायनों की पहचान। शोध जर्नल नेचर मशीन इंटेलिजेंस में प्रकाशित किया गया था जिसमें बताया गया था कि मानव मस्तिष्क के घ्राण सर्किट की वास्तुकला और गतिशीलता के आधार पर एक तंत्रिका एल्गोरिथ्म कैसे बनाया गया था।
चिप एक न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग वास्तुकला पर आधारित है जो वैज्ञानिकों को मानव मस्तिष्क की वर्तमान समझ और कैसे समस्याओं को हल करती है, से प्रेरित है। यह हार्डवेयर का एक सा उद्देश्य है जो मानव मस्तिष्क की प्रक्रियाओं की नकल करने और समस्याओं को हल करने का प्रयास करता है। यह उस ज्ञान का लाभ उठा सकता है, जो पहले से ही नए डेटा के बारे में अनुमान लगाने के लिए है, जिससे समय के साथ इसकी सीखने की प्रक्रिया में तेजी लाने में मदद मिलती है।
चिप में केवल एक परीक्षण नमूने से इसकी गंध के आधार पर प्रत्येक रसायन की पहचान करने की क्षमता है जो कि पहले से सीखे गए scents की स्मृति को बाधित किए बिना। किसी भी पारंपरिक मान्यता प्रणाली की तुलना में गहरी शिक्षा प्रणाली जैसी सटीकता के समान स्तर तक पहुंचने के लिए लगभग 3,000 गुना अधिक प्रशिक्षण नमूनों की आवश्यकता होती है, चिप बेहतर सटीकता के साथ काम करती है।
यह 10 विभिन्न खतरनाक रसायनों की गंध को सीख और पहचान सकता है। इंटेल टीम ने एक डेटासेट का उपयोग किया जिसमें मस्तिष्क में 72 ज्ञात रासायनिक सेंसर की गतिविधि शामिल है और वे प्रत्येक रसायन की गंध का जवाब कैसे देते हैं। डेटा का उपयोग आगे कॉन्फ़िगर करने के लिए किया जाता था जिसे टीम लोहि पर "जैविक घ्राण के एक सर्किट आरेख" कहती है। इसके साथ, लोहि प्रत्येक गंध के तंत्रिका प्रतिनिधित्व को पहचान सकता है और प्रत्येक को पहचान सकता है, यहां तक कि महत्वपूर्ण रोड़ा भी।
लोहि की घ्राण क्षमताओं को नए इलेक्ट्रॉनिक नाक प्रणालियों पर उपयोग करने के लिए रखा जा सकता है जो डॉक्टरों को बीमारियों का निदान करने में मदद करते हैं । इसके अलावा, यह हवाई अड्डों पर हथियारों और विस्फोटकों का पता लगाने के लिए सिस्टम विकसित करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है । इसका उपयोग प्रभावी धुएं और कार्बन मोनोऑक्साइड डिटेक्टरों को विकसित करने के लिए भी किया जा सकता है । संवेदी दृश्य विश्लेषण (उन वस्तुओं के बीच संबंधों को समझना जो आप देख रहे हैं) से लेकर योजना और निर्णय लेने जैसी अमूर्त समस्याओं तक, शोधकर्ताओं ने आगे इस दृष्टिकोण को समस्याओं की एक विस्तृत श्रृंखला के सामान्यीकरण की योजना बनाई है।