神經形態芯片的設計，是使用受大腦啟發而形成的計算機器，即通過創造由人工神經元和突觸組成的網絡來實現。但是，目前仍不明確的是，如何利用這種機器解決現實問題。這主要是因為我們對在生物神經回路層面實現的算法了解還不夠透徹。

    此次，英特爾神經形態計算實驗室科學家納比爾·伊姆艾姆和康奈爾大學心理學系計算生理學實驗室研究人員托馬斯·克萊蘭德，在英特爾“Loihi”神經形態系統上，描述了一種基于哺乳動物嗅覺系統的神經算法，可以學習并鑒別氣味樣本。研究團隊之后在一個神經形態系統中，實現該神經算法，并利用甲苯、氨、丙酮、一氧化碳和甲烷等，對其進行氣味訓練，最后在風洞中通過傳感器的數據進行測試。

    該研究結果有助于理解哺乳動物嗅覺以及改進人工化學感知系統的計算特征。這些發現也意味著，改造此類生物神經系統，或代表了一種可以開發出超越當前人工智能趨勢算法的新方法。

    研究人員表示，該算法適用于將高維信號嵌入未知背景的任何信號識別問題，還可以有助于未來在應用程序中，訓練人工鼻子在未知背景氣味的情況下識別特定氣味。