Elektroda.pl
Elektroda.pl
X

Search our partners

Find the latest content on electronic components. Datasheets.com
Elektroda.pl
Please add exception to AdBlock for elektroda.pl.
If you watch the ads, you support portal and users.

"Elektroniczny nos" z chipem inspirowanym ludzkim mózgiem

ghost666 31 Mar 2020 01:30 513 0
  • "Elektroniczny nos" z chipem inspirowanym ludzkim mózgiem
    Naukowcy z Intela i Cornell University opracowali system, który w skrócie nazwać można "elektronicznym nosem". Układ ten może obecnie wykrywać 10 różnych chemikaliów tak dokładnie, jak najnowocześniejszy system głębokiego uczenia, jednakże w odróżnieniu od nich, moduł AI wymaga bardzo ograniczonego uczenia modelu. Eksperyment pokazuje, że elektroniczne systemy rozpoznawania zapachów mogą skorzystać z szybkiego treningu sieci nerwowych przy wykorzystaniu "samouczących się" systemów neuromorficznych. Takie rozwiązanie pozwala na stworzenie systemu o niskim poborze mocy i dużych możliwościach w zakresie identyfikowania zapachów.

    Nos neuromorficzny i układy Intel Loihi

    Badacze z Intela, współpracujący z neurofizjologami zajmującymi się węchem na uczelni w Cornell, zbudowali system, który wykorzystuje neuromorficzny układ Intel Loihi do przetwarzania danych z szeregu czujników chemicznych - elektronicznego nosa. Opracowany przez zespół algorytm, zaczerpnięty z neurobiologii, przewiduje, czy substancje chemiczne, takie jak amoniak, aceton czy metan, które wyczuwa nos, pochodzą z substancji związanych z prekursorami materiałów wybuchowych, narkotyków i niektórych polimerów. Zestaw testowy był w stanie dokładnie „wywąchać” te chemikalia, nawet w obecności wielu innych zapachów.

    System testowy został przeszkolony na pojedynczej próbce każdego zapachu, a każdy nowy docelowy zapach nie wpływał na zdolność wykrywania zapachów, których wcześniej się nauczył. W porównaniu do najnowocześniejszego systemu głębokiego uczenia maszynowego, który wymaga 3000 próbek danych treningowych, aby osiągnąć tę samą dokładność prognoz, szkolenie systemu neuromorficznego było znacznie szybsze i wykorzystywało jedynie sprzęt o niskiej mocy obliczeniowej.

    System testowy

    Naukowcy z Cornell, zaangażowani w projekt, na co dzień badają układ węchowy zwierząt. U zwierząt (jak i ludzi) zapachy wywołują reakcję w komórkach węchowych w nosie, które wysyłają sygnały do kory węchowej w mózgu, gdzie impulsy elektryczne w grupie połączonych ze sobą neuronów generują wrażenie zapachu. Każde doznanie jest specyficzne dla danego, konkretnego zapachu. Pomiary impulsów elektrycznych, a także architektura i dynamika układu węchowego, były podstawą algorytmów działających na chipie Intela.

    Interfejs sprzętowy systemu testowego wykorzystał 72 czujniki chemiczne. Wystawiono je na każdy z 10 zapachów testowych pojedynczo, zmierzono odpowiedzi z sensorów, a dane z tych 10 próbek wykorzystano do wyszkolenia algorytmu. Matrycę czujników ustawiono następnie w tunelu aerodynamicznym, gdzie wystawiono ją na działanie różnych zapachów w różnych kombinacjach. System zdał ten test wzorowo – czujniki wykazały imponującą dokładność prognozowania. Z powodzeniem zidentyfikował wszystkie 10 zapachów, na których system był trenowany.

    Sprzęt neuromorficzny

    Intel zaprezentował swój pierwszy neuromorficzny układ o nazwie Loihi w 2017 roku. Nasz mózg przekazuje informacje impulsami elektrycznymi, których czas trwania moduluje siłę połączeń między neuronami, zwanymi synapsami. Modulacja tych sił jest analogiczna do wpływu wag na działanie sztucznej sieci neuronowej. Procesor neuromorficzny opiera się na podobnej zasadzie działania.

    "Elektroniczny nos" z chipem inspirowanym ludzkim mózgiem
    Układ Loihi naśladuje architekturę mózgu, aby przetwarzać niektóre typy sieci neuronowych, inspirowanych biologicznym mózgiem, szybciej i przy mniejszej mocy niż inne architektury obliczeniowe. Ponieważ technologia ta oparta jest na zależnościach czasowych, architektura układu opiera się na asynchronicznej siatce wielordzeniowej, w której każdy „neuron” może komunikować się bezpośrednio z tysiącami innych. W każdym układzie Loihi znajduje się łącznie 130 000 „neuronów” i 130 milionów „synaps”. Każdy rdzeń może dostosowywać parametry sieci podczas pracy, aby umożliwić zarówno uczenie się nadzorowane, jak i nienadzorowane.

    Medycyna i bezpieczeństwo

    Branża medyczna od dawna szuka niedrogiej technologii do stworzenia szybkiego, przenośnego i niezawodnego elektronicznego nosa do różnych zastosowań. System zastosowany w tym eksperymencie został pomyślnie zademonstrowany na substancjach zapachowych, które są szkodliwe dla zdrowia lub interesujące z punktu widzenia np. służb. Umiejętność ich wykrywania może być wykorzystana w systemach bezpieczeństwa i kontroli, takich jak ochrona portów lotniczych i przejścia graniczne. Przeszkolony w rozpoznawaniu innych zapachów, może być stosowany w systemach inteligentnego domu, takich jak czujniki dymu czy tlenku węgla.

    Nosy elektroniczne mogą mieć również aplikacje w wyrobach medycznych, ponieważ ludzie chorzy na niektóre schorzenia emitują określone zapachy, często niewykrywalne dla ludzkich układów węchowych. Dla przykładu - niektóre nowotwory można wykryć za pomocą elektronicznych nosów lub odpowiednio przeszklonych psów.

    Korzystając z obliczeń na układach neuromorficznych, możliwe będzie zbudowanie elektronicznych nosów o mniejszych wymiarach i wymaganiach, co do zużywanej mocy.. Umożliwi to ich stosowanie w kompaktowych i przenośnych urządzeniach.

    Zapach przyszłości

    Przyszłe wersje neuromorficznego elektronicznego nosa mogą rozwiązywać takie problemy, jak rozróżnianie zapachów, które są bardziej do siebie podobne, lub poprawna klasyfikacja zapachów biologicznych, które mają znaczną zmienność wśród przedmiotów w tej samej klasie. Problemy te zostaną opracowane podczas kolejnej fazy projektu.

    W przyszłości zespół Intela planuje także rozszerzyć podejście zastosowane w układzie węchowym na inne systemy biologiczne, takie jak analiza obrazów, ale też wykorzystać w bardziej abstrakcyjnych algorytmach, rozwiązujących problemy, takie jak planowanie i podejmowanie decyzji.

    Źródło: https://www.eetimes.com/brain-inspired-chip-enables-efficient-electronic-nose/#

    Cool! Ranking DIY
    Trendy 2021 w branży Internetu rzeczy [Webinar 02.07.2021, g.12.00]. Zarejestruj się za darmo
    About Author
    ghost666
    Translator, editor
    Offline 
    Fizyk z wykształcenia. Po zrobieniu doktoratu i dwóch latach pracy na uczelni, przeszedł do sektora prywatnego, gdzie zajmuje się projektowaniem urządzeń elektronicznych i programowaniem. Od 2003 roku na forum Elektroda.pl, od 2008 roku członek zespołu redakcyjnego.
    ghost666 wrote 10409 posts with rating 8715, helped 157 times. Live in city Warszawa. Been with us since 2003 year.
  • Farnell IoTFarnell IoT