嗅觉算法

1. AI调香不依靠香味判断放香料顺序，那它是怎样做的

大家也都知道，随着我国科技和技术的不断发展和改进，创造现在人工智能也是一个越来越壮大的一个专业和方向，那么如果说大家平时比较关注时事热点新闻的话，那么一定知道有这样一个消息，那就是AI调香它并不依靠香味来判断放香料的顺序，它并不像一般的调香师一样有自己的嗅觉来判断，那么它是怎么做到调香水的呢？

对于人工智能来说，他并没有自己的嗅觉。那么它对于香水香料的调配以及放香料的顺序，都是基于各种各样的大数据算法判断出来的。所以说他们在制作销量或者是调配的时候，能够摒弃个人的想法，制作出来的销量往往都是很稳妥，并且味道上面也是挑不出问题的。

好了，以上就是我的全部看法，非常感谢你能够读到这里，如果说你有其他的意见和建议，也欢迎在评论区和我留言交流。

2. 什么是机器嗅觉

嗅觉是最古老的感官，伴随着我们跨越了历史长河。

机器嗅觉是由交叉的化学传感器与计算机算法结合的新型仿生检测技术，模拟生物的嗅觉，用于识别分析检测气味。

以上就是对机器嗅觉的全部解答，希望我的答案能够有所帮助！

3. 仿真机器人为什么要有嗅觉

因为嗅觉是人类的重要获得信息的感官，既然的仿真人类嗅觉能帮助机器人获得更多信息。

这个人工智能嗅觉方案，采用的是一款正在研发中的人工智能芯片（称为Loihi芯片），这是一种神经拟态研究芯片类似于大脑芯片。 而后经过化学传感器——也就是把检测到的分子信号转变成准确定量的电信号——经过处理后发送给人工智能芯片，让后者对人类嗅觉背后的大脑电路进行模仿。

而这个AI芯片，就是学习了人类大脑中负责嗅觉的器官内的神经元细胞，然后知道了对不同的气味分子产生的不同反应。 这次研究使用到的气体主要来自丙酮、氨、甲烷、乙烯、一氧化碳、苯、二甲苯等比较常见有着强烈气味的化学物质。

最初在研发这个人工智能芯片（Loihi芯片）时，英特尔公司是想让芯片模拟人类真实的神经行为，因此被设计成了拥有十三万个神经元（neuron）。 这些神经元之间，又被多达一亿三千万个“神经突触”（Synapse）相互连接。

神经突触之间信息相互的传达，神经突触的数目更是增加到了十亿个! 到了现在的2020年，AI芯片又一次升级，拥有一亿个神经元的超级大脑（英特尔称它为神经拟态计算系统）。 到现在，它已经超过了小鼠脑部神经元(7000万个)的总数!

而在这个人工智能嗅觉方面的训练过程，很像是人类婴儿用鼻子去感触学习不同气味的过程：人类的大脑中会留下气味的记忆，而AI芯片就会留下AI模型。 然后用这个AI模型，就可以去检测新的气体分子。 这预示着人类新的文明里程。

这尽管只是机器学习，并且机器学习是人工智能的一个子领域。 这一研究的积极意义比较的多， 但是这也客观的预示着，像这样越来越智能的AI芯片和算法的机器人，又进一步的像真实的人类了，而此后随着其他比方触感新材料等科技的进步，集成的机器人就会愈来愈像真的人类了，科技的进步也许会让绝大多数的人不寒而栗。

4. 多传感器信息融合有哪些常用的融合算法

传感器(英文名称:transcer/sensor)是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。
传感器的特点包括:微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化。它是实现自动检测和自动控制的首要环节。传感器的存在和发展，让物体有了触觉、味觉和嗅觉等感官，让物体慢慢变得活了起来。通常根据其基本感知功能分为热敏元件、光敏元件、气敏元件、力敏元件、磁敏元件、湿敏元件、声敏元件、放射线敏感元件、色敏元件和味敏元件等十大类。

5. 用什么仪器才能看到鼻腔里的嗅觉神经

嗅觉是诸多生物体共有的一种感官，在生物体分析世界并做出相应反应方面起着至关重要的作用。机器嗅觉系统通常由交叉敏感的化学传感器阵列和适当的计算机模式识别算法组成。但目前深度学习算法的芯片都遵循冯·诺依曼架构，在它们上面运行的算法需要大量的训练数据。新的神经形态计算尽可能多地保留大脑的结构，以提高芯片的学习效率，使得芯片可以从较少的样本中就完成训练。

机器嗅觉潜在较大的商业价值。在化工中，化学成分定性、定量分析过程主要使用化学方法与仪器分析方法。随着化学这门学科及其分支的发展，大量新的化学物质的发现和被合成，传统的化学分析方法已经不适合物质识别和分析，而仪器分析操作繁琐，经常被对象进行预处理，导致测试周期加长，而且还存在着不能连续检测等缺点。机器嗅觉可以更快捷、更方便的方式识别化学成分。在香精香料、化妆品生产中，香气是评价其内在质量的主要指标之一，而专家评定方法往往受到人的主客观因素的影响难以做到科学与客观，同时，人的感官易疲劳、适应和习惯。而机器嗅觉可以更廉价更可持续生产的新气味分子。在人们生活的环境中，总是会存在一些有害的气体，例如苯、甲醛等。这些气体的存在对人体的健康有着一定的影响甚至会发生爆炸，所以就需要机器嗅觉有效地监测这些气体的浓度，从而把它们控制在适度的范围之内。

在我们的大脑所能做的所有事情中，产生嗅觉的机制是最容易理解的。当一种气味接触到我们鼻子里的嗅觉细胞时，它们会向大脑中相应的神经元簇(称为嗅球)发送信号。然后嗅球把信号传送到大脑的其他部分，以此帮助我们欣赏葡萄柚的芬芳或躲避垃圾的臭味。

嗅球是哺乳动物特有的，但其他动物如昆虫，也表现出类似的神经结构。英特尔的神经形态计算实验室主任迈克•戴维斯表示，这意味着“如果在不同的情况下，这些动物都能进化到实现类似嗅觉的功能，那么它们可能具有相对来说更加基础而且有效的机制。”

因为嗅觉系统非常高效，而且我们对它们的了解也非常透彻，所以嗅觉系统是神经形态芯片的重要起点。所谓神经形态芯片，指的是一种新型的计算硬件，是直接从大脑结构中获取灵感从而设计出来。

周一，英特尔(Intel)的科学家在《自然》(Nature)杂志上发表了一篇论文，提出了一种新的神经形态芯片设计，它模仿了嗅球的结构和功能。

研究人员与嗅觉神经生理学家合作，研究动物闻气味时的大脑活动。当大脑处理气味时，神经回路就会被激活，这种电路可以被刻在硅片上，基于此他们设计了一种基于神经回路的电路。他们还设计了一种算法来反映通过神经回路的电信号的行为。

他们从72个不同的化学传感器中测量出“气味”的数据集。当他们使用现有的10个“气味”数据集在芯片上训练算法时，它能够在比传统芯片少得多的训练样本的情况下准确地分辨出这些气味。

该芯片仍处于相对早期的原型阶段，但一旦成熟，它可以应用于许多领域，如炸弹嗅探或化工厂有毒烟雾的检测。它也证明了神经形态计算拥有成为数据效率更高的人工智能的潜力。

目前最流行的运行最先进的深度学习算法的芯片都遵循冯·诺依曼架构——一种几十年来推动了计算革命的传统架构设计。

但这些传统架构是低效的学习者，在它们上面运行的算法需要大量的训练数据。相反，我们的大脑要高效得多，只需要少量的训练数据即可。

因此，神经形态芯片试图尽可能多地保留大脑的结构。这样做的目的是为了提高芯片的学习效率。在实际实验中，这种芯片成功地依靠少量的数据就完成了训练。

接下来，研究小组计划改进其神经形态芯片的设计，并将其应用于除了大脑嗅觉之外的其他功能。戴维斯表示，该团队下一步可能会将注意力转向视觉或触觉，但他们有更长远的目标，即解决更复杂的过程。

他说：“我们的嗅觉感应机制是很自然的起点，因为这些人类对嗅觉机制的了解比较清晰。但从某种意义上说，我们正在以自己的方式进入大脑，进入更高阶的思维过程。”