嗅覺演算法

1. AI調香不依靠香味判斷放香料順序，那它是怎樣做的

大家也都知道，隨著我國科技和技術的不斷發展和改進，創造現在人工智慧也是一個越來越壯大的一個專業和方向，那麼如果說大家平時比較關注時事熱點新聞的話，那麼一定知道有這樣一個消息，那就是AI調香它並不依靠香味來判斷放香料的順序，它並不像一般的調香師一樣有自己的嗅覺來判斷，那麼它是怎麼做到調香水的呢？

對於人工智慧來說，他並沒有自己的嗅覺。那麼它對於香水香料的調配以及放香料的順序，都是基於各種各樣的大數據演算法判斷出來的。所以說他們在製作銷量或者是調配的時候，能夠摒棄個人的想法，製作出來的銷量往往都是很穩妥，並且味道上面也是挑不出問題的。

好了，以上就是我的全部看法，非常感謝你能夠讀到這里，如果說你有其他的意見和建議，也歡迎在評論區和我留言交流。

2. 什麼是機器嗅覺

嗅覺是最古老的感官，伴隨著我們跨越了歷史長河。

機器嗅覺是由交叉的化學感測器與計算機演算法結合的新型仿生檢測技術，模擬生物的嗅覺，用於識別分析檢測氣味。

以上就是對機器嗅覺的全部解答，希望我的答案能夠有所幫助！

3. 模擬機器人為什麼要有嗅覺

因為嗅覺是人類的重要獲得信息的感官，既然的模擬人類嗅覺能幫助機器人獲得更多信息。

這個人工智慧嗅覺方案，採用的是一款正在研發中的人工智慧晶元（稱為Loihi晶元），這是一種神經擬態研究晶元類似於大腦晶元。 而後經過化學感測器——也就是把檢測到的分子信號轉變成准確定量的電信號——經過處理後發送給人工智慧晶元，讓後者對人類嗅覺背後的大腦電路進行模仿。

而這個AI晶元，就是學習了人類大腦中負責嗅覺的器官內的神經元細胞，然後知道了對不同的氣味分子產生的不同反應。 這次研究使用到的氣體主要來自丙酮、氨、甲烷、乙烯、一氧化碳、苯、二甲苯等比較常見有著強烈氣味的化學物質。

最初在研發這個人工智慧晶元（Loihi晶元）時，英特爾公司是想讓晶元模擬人類真實的神經行為，因此被設計成了擁有十三萬個神經元（neuron）。 這些神經元之間，又被多達一億三千萬個「神經突觸」（Synapse）相互連接。

神經突觸之間信息相互的傳達，神經突觸的數目更是增加到了十億個! 到了現在的2020年，AI晶元又一次升級，擁有一億個神經元的超級大腦（英特爾稱它為神經擬態計算系統）。 到現在，它已經超過了小鼠腦部神經元(7000萬個)的總數!

而在這個人工智慧嗅覺方面的訓練過程，很像是人類嬰兒用鼻子去感觸學習不同氣味的過程：人類的大腦中會留下氣味的記憶，而AI晶元就會留下AI模型。 然後用這個AI模型，就可以去檢測新的氣體分子。 這預示著人類新的文明裡程。

這盡管只是機器學習，並且機器學習是人工智慧的一個子領域。 這一研究的積極意義比較的多， 但是這也客觀的預示著，像這樣越來越智能的AI晶元和演算法的機器人，又進一步的像真實的人類了，而此後隨著其他比方觸感新材料等科技的進步，集成的機器人就會愈來愈像真的人類了，科技的進步也許會讓絕大多數的人不寒而慄。

4. 多感測器信息融合有哪些常用的融合演算法

感測器(英文名稱:transcer/sensor)是一種檢測裝置，能感受到被測量的信息，並能將感受到的信息，按一定規律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求。
感測器的特點包括:微型化、數字化、智能化、多功能化、系統化、網路化。它是實現自動檢測和自動控制的首要環節。感測器的存在和發展，讓物體有了觸覺、味覺和嗅覺等感官，讓物體慢慢變得活了起來。通常根據其基本感知功能分為熱敏元件、光敏元件、氣敏元件、力敏元件、磁敏元件、濕敏元件、聲敏元件、放射線敏感元件、色敏元件和味敏元件等十大類。

5. 用什麼儀器才能看到鼻腔里的嗅覺神經

嗅覺是諸多生物體共有的一種感官，在生物體分析世界並做出相應反應方面起著至關重要的作用。機器嗅覺系統通常由交叉敏感的化學感測器陣列和適當的計算機模式識別演算法組成。但目前深度學習演算法的晶元都遵循馮·諾依曼架構，在它們上面運行的演算法需要大量的訓練數據。新的神經形態計算盡可能多地保留大腦的結構，以提高晶元的學習效率，使得晶元可以從較少的樣本中就完成訓練。

機器嗅覺潛在較大的商業價值。在化工中，化學成分定性、定量分析過程主要使用化學方法與儀器分析方法。隨著化學這門學科及其分支的發展，大量新的化學物質的發現和被合成，傳統的化學分析方法已經不適合物質識別和分析，而儀器分析操作繁瑣，經常被對象進行預處理，導致測試周期加長，而且還存在著不能連續檢測等缺點。機器嗅覺可以更快捷、更方便的方式識別化學成分。在香精香料、化妝品生產中，香氣是評價其內在質量的主要指標之一，而專家評定方法往往受到人的主客觀因素的影響難以做到科學與客觀，同時，人的感官易疲勞、適應和習慣。而機器嗅覺可以更廉價更可持續生產的新氣味分子。在人們生活的環境中，總是會存在一些有害的氣體，例如苯、甲醛等。這些氣體的存在對人體的健康有著一定的影響甚至會發生爆炸，所以就需要機器嗅覺有效地監測這些氣體的濃度，從而把它們控制在適度的范圍之內。

在我們的大腦所能做的所有事情中，產生嗅覺的機制是最容易理解的。當一種氣味接觸到我們鼻子里的嗅覺細胞時，它們會向大腦中相應的神經元簇(稱為嗅球)發送信號。然後嗅球把信號傳送到大腦的其他部分，以此幫助我們欣賞葡萄柚的芬芳或躲避垃圾的臭味。

嗅球是哺乳動物特有的，但其他動物如昆蟲，也表現出類似的神經結構。英特爾的神經形態計算實驗室主任邁克•戴維斯表示，這意味著「如果在不同的情況下，這些動物都能進化到實現類似嗅覺的功能，那麼它們可能具有相對來說更加基礎而且有效的機制。」

因為嗅覺系統非常高效，而且我們對它們的了解也非常透徹，所以嗅覺系統是神經形態晶元的重要起點。所謂神經形態晶元，指的是一種新型的計算硬體，是直接從大腦結構中獲取靈感從而設計出來。

周一，英特爾(Intel)的科學家在《自然》(Nature)雜志上發表了一篇論文，提出了一種新的神經形態晶元設計，它模仿了嗅球的結構和功能。

研究人員與嗅覺神經生理學家合作，研究動物聞氣味時的大腦活動。當大腦處理氣味時，神經迴路就會被激活，這種電路可以被刻在矽片上，基於此他們設計了一種基於神經迴路的電路。他們還設計了一種演算法來反映通過神經迴路的電信號的行為。

他們從72個不同的化學感測器中測量出「氣味」的數據集。當他們使用現有的10個「氣味」數據集在晶元上訓練演算法時，它能夠在比傳統晶元少得多的訓練樣本的情況下准確地分辨出這些氣味。

該晶元仍處於相對早期的原型階段，但一旦成熟，它可以應用於許多領域，如炸彈嗅探或化工廠有毒煙霧的檢測。它也證明了神經形態計算擁有成為數據效率更高的人工智慧的潛力。

目前最流行的運行最先進的深度學習演算法的晶元都遵循馮·諾依曼架構——一種幾十年來推動了計算革命的傳統架構設計。

但這些傳統架構是低效的學習者，在它們上面運行的演算法需要大量的訓練數據。相反，我們的大腦要高效得多，只需要少量的訓練數據即可。

因此，神經形態晶元試圖盡可能多地保留大腦的結構。這樣做的目的是為了提高晶元的學習效率。在實際實驗中，這種晶元成功地依靠少量的數據就完成了訓練。

接下來，研究小組計劃改進其神經形態晶元的設計，並將其應用於除了大腦嗅覺之外的其他功能。戴維斯表示，該團隊下一步可能會將注意力轉向視覺或觸覺，但他們有更長遠的目標，即解決更復雜的過程。

他說：「我們的嗅覺感應機制是很自然的起點，因為這些人類對嗅覺機制的了解比較清晰。但從某種意義上說，我們正在以自己的方式進入大腦，進入更高階的思維過程。」