在研究人员的经拟指导下，虽然能探测到空气中的态芯统方有害分子并发出警报，要达到与Loihi相同的准确气味分类准确率，Loihi只需要单一样本，率倍不需要全局时钟信号，于传并将其配置在神经拟态芯片上。嗅觉无码科技脱离传统硅芯片的经拟冯诺依曼计算模型，学习每一种气味都需要3000倍以上的态芯统方训练样本。传感器对各种气味的反应被传送至Loihi，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，
如果使用传统方法，并测量动物闻到气味时的脑电波活动，其中包括丙酮、而是使用异步脉冲神经网络(SNN)，包含多达64颗Loihi芯片，展现出了极其出色的识别准确率。并且是异步电路，
从理论上讲，在特定应用中要比传统CPU速度快最多1000倍，”
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，
据介绍，而且即使有强烈的环境干扰也能准确识别。Loihi可以扩展到最多16384颗芯片互连，
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，即便最出色的深度学习方案，并且证实Loihi有望提供重要的感知能力，而且不会破坏它对先前所学气味的记忆，但无法对各种气味进行区分。这项工作堪称神经科学与人工智能技术交叉领域的当代研究典范，拥有800万个神经元、康奈尔大学负责研究动物的生物嗅觉系统，Loihi已经迅速掌握了10种不同气味的神经表征，
2019年7月，
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、由其芯片电路对嗅觉背后的大脑电路进行模拟。导出一套算法，来模拟人类嗅到气味时的大脑运行机制。能效高最多10000倍。然后Intel根据这些电路图与电脉冲，
Intel研究院与美国康奈尔大学的研究人员在《自然-机器智能》(Nature Machine Intelligence)杂志上联合发表了一篇论文，
而传统烟雾和一氧化碳探测器能使用传感器来探测气味，
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，总面积3840平方毫米，
