Vědci z laboratoří Intel a Cornell University prokázali jedinečnou schopnost neuromorfního výzkumného čipu společnosti Intel s názvem Loihi učit se a identifikovat nebezpečné chemikálie. Výzkum byl publikován v časopise Nature Machine Intelligence, který popisuje, jak byl neurální algoritmus postaven od nuly na základě architektury a dynamiky čichových obvodů lidského mozku.
Čip je založen na neuromorfní výpočetní architektuře, která je inspirována současným chápáním lidského mozku vědci a tím, jak řeší problémy. Jedná se o trochu hardwaru, jehož cílem je napodobit způsob, jakým lidský mozek zpracovává a řeší problémy. Může využít znalosti, které již má, k vyvozování závěrů o nových datech, a tím napomáhat exponenciálnímu urychlení procesu učení v průběhu času.
Čip má schopnost identifikovat každou chemikálii na základě jejího zápachu pouze z jednoho testovaného vzorku, aniž by narušil její paměť dříve naučených vůní. Ve srovnání s jakýmkoli konvenčním systémem rozpoznávání, jako je systém hlubokého učení, který vyžaduje přibližně 3000krát více tréninkových vzorků k dosažení stejné úrovně přesnosti, čip pracuje s vynikající přesností.
Může se naučit a rozpoznat vůni 10 různých nebezpečných chemikálií. Tým Intel použil datovou sadu, která se skládá z aktivity 72 známých chemických senzorů v mozku a z toho, jak reagují na vůni každé chemické látky. Data byla dále použita ke konfiguraci toho, čemu tým říká „obvodové schéma biologického čichu“ na Loihi. Díky tomu mohl Loihi rozpoznat nervové zastoupení každého pachu a identifikovat každý z nich, a to i se značnou okluzí.
Loihiho čichové schopnosti lze využít v nových elektronických systémech nosu, které pomáhají lékařům diagnostikovat nemoci. Kromě toho jej lze použít k vývoji systémů pro detekci zbraní a výbušnin na letištích. Lze jej také použít k vývoji účinných detektorů kouře a oxidu uhelnatého. Od analýzy senzorických scén (porozumění vztahům mezi objekty, které pozorujete) až po abstraktní problémy, jako je plánování a rozhodování, vědci dále plánují zobecnit tento přístup na širší škálu problémů.