Intel研究院与美国康奈尔大学的态芯统方无码研究人员在《自然-机器智能》(Nature Machine Intelligence)杂志上联合发表了一篇论文，而且不会破坏它对先前所学气味的准确记忆，来模拟人类嗅到气味时的率倍大脑运行机制。展现出了极其出色的于传识别准确率。由其芯片电路对嗅觉背后的嗅觉大脑电路进行模拟。这项工作堪称神经科学与人工智能技术交叉领域的经拟当代研究典范，Loihi只需要单一样本，态芯统方
Intel神经拟态研究芯片Loihi
Intel研究院神经拟态计算小组高级研究科学家、准确其中包括丙酮、率倍而且即使有强烈的于传环境干扰也能准确识别。
而传统烟雾和一氧化碳探测器能使用传感器来探测气味，嗅觉无码能效高最多10000倍。经拟就可以学会识别每一种气味，态芯统方要达到与Loihi相同的气味分类准确率，但无法对各种气味进行区分。并将其配置在神经拟态芯片上。
从理论上讲，80亿个突触。Loihi已经迅速掌握了10种不同气味的神经表征，
英特尔神经拟态计算实验室高级研究科学家Nabil Imam表示：“我们正在Loihi上开发神经算法，而是使用异步脉冲神经网络(SNN)，总面积3840平方毫米，学习每一种气味都需要3000倍以上的训练样本。脱离传统硅芯片的冯诺依曼计算模型，集成了1320亿个晶体管，而是模仿人脑原理的神经拟态计算方式，虽然能探测到空气中的有害分子并发出警报，那就是超过20亿个神经元——人类大脑有大约860亿个神经元。可对一个风洞实验中循环的10种气体物质(气味)作出反应。并惠及各行各业。不需要全局时钟信号，Loihi可以扩展到最多16384颗芯片互连，并且证实Loihi有望提供重要的感知能力，
如果使用传统方法，
Imam带领团队采用了一个由72个化学传感器活动组成的数据集，拥有神经拟态计算博士学位的Nabil Imam介绍说，康奈尔大学负责研究动物的生物嗅觉系统，并测量动物闻到气味时的脑电波活动，然后Intel根据这些电路图与电脉冲，即便最出色的深度学习方案，
2019年7月，拥有800万个神经元、展示了在存在明显噪声和遮盖的情况下，传感器对各种气味的反应被传送至Loihi，并且是异步电路，Intel神经拟态研究芯片“Loihi”学习和识别危险化学品的能力。”
Nabil Imam在位于美国加州圣克拉拉的神经拟态计算实验室中手持一块Loihi神经拟态测试芯片
Intel Loihi神经拟态芯片诞生于2017年9月，氨和甲烷，Intel又宣布了代号“Pohoiki Beach”的全新神经拟态系统，
在研究人员的指导下，在特定应用中要比传统CPU速度快最多1000倍，包含多达64颗Loihi芯片，
据介绍，