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Intel treibt die Entwicklung seines neuronalen Chips Loihi voran. Dazu hat man 72 chemische Sensoren an seine Testplattform angebunden, um über ein Deep-Learning-Netzwerk eine Analyse der Sensordaten zu ermöglichen. Dazu musste das Netzwerk zunächst einmal trainiert werden, was üblicherweise 3.000 Trainingsdurchläufe voraussetzt. Der Grund dafür ist, dass eine gesicherte Erkennung über die Sensordaten gewährleistet werden sollte. Im Falle des Loihi-Systems gab es aber immer nur ein Sample zur Erkennung. Auf Basis dieser Daten musste sich das System selbst trainieren.
Die Sensoren sind nicht direkt darauf ausgelegt, bestimmte Stoffe dediziert zu erkennen, wie dies sonst in diesem Bereich üblich ist. Es gibt also keinen einzelnen Sensor, der auf Kohlenmonoxid anschlägt. In der Zusammenarbeit von Intel und der Cornell University geschieht die Analyse stattdessen über die Kombination der zahlreichen Sensordaten. Am Ende wird es dem System ermöglicht, verschiedene Gefahrenstoffe zu erkennen. Zehn unterschiedliche Gefahrenstoffe soll das System bereits erkennen. Über das Deep-Learning-Netzwerk können aber auch selbstständig weitere Stoffe erkannt werden, die für Menschen gefährlich sein können.
Intel und Cornell haben das Loihi-System derart ausgelegt, dass das olfaktorischen Netzwerk trotz Störungen eine zuverlässige Erkennung gewährleisten kann. Dies schließt die Empfindlichkeit ein, die von 5 to 1000 ppmv (parts per million by volume) reicht. Der Datensatz, der für das Training verwendet wurde, enthält 13.910 unterschiedliche Stoffe.
Einsatzgebiet solcher Systeme könnten Gefahrenwarnsysteme werden, die in der Industrie oder bei der Feuerwehr zum Einsatz kommen. Besonders bei Unfällen und Bränden ist es für die Feuerwehr nicht immer ganz einfach zu erkennen, ob eine Gefahr besteht und wie sich diese darstellt.
Der Loihi besitzt 130.000 "Neuronen" aus Silizium, die sich abhängig von der jeweiligen Anwendung selbstständig verknüpfen sollen. Dies soll einen Trainings-Prozess auf Hardware in der Cloud früher oder später überflüssig machen. Stattdessen sollen AI-Chips damit unabhängiger werden.
Intel stellte den Loihi im September 2017 vor. Im Frühjahr stellte man ein entsprechendes Testboard zur Verfügung, welches von Forschern genutzt werden kann. Auf dem Pohoiki Springs kommen zum Beispiel 768 Loihi-Chips zum Einsatz. Bei dieser Anzahl an Chips ergibt dies für 130.000 "Neuronen" pro Chip eine Summe aus fast 100 Millionen der künstlichen Neuronen. Die kleineren Varianten Pohoiki Beach verwenden 64 und bestehen aus zwei Nahuku-Boards mit jeweils 32 Chips.
Update: Pohoiki Springs für Forscher in der Cloud verfügbar
Intel kündigt die Verfügbarkeit von Pohoiki Springs, einem neuromorphen System auf Basis von 768 der Loihi-Prozessoren an. Per cloudbasierte Lösung haben Forscher Zugriff auf das System der Intel Neuromorphic Research Community (INRC).
