量子的海市蜃楼，和机器学习的嗅觉
最后更新：2020-03-18 14:20:24 手机定位技术交流文章
量子世界的海市蜃楼，还是机器算法的味道，哪个更神奇？请看看今天在线的两篇自然系列文章。
海市蜃楼是自然界中一个非常有趣的现象量子海市蜃楼是海市蜃楼的量子版本。这种效应表明，在椭圆量子栅栏的一个焦点上放置的原子的近藤效应可以在另一个焦点上被探测到，从而证明了在原子尺度上传输信息的可能性，并且能够在几乎没有干扰的情况下远程探测原子和分子特性。先前的工作利用近藤效应实现了量子海市蜃楼，这只能在费米能级附近探测到。这极大地限制了对其物理机制的探索和可能的应用。南京大学丁海峰研究小组最近发现了一种不依赖近藤效应的量子海市蜃楼效应。这种效应不再局限于费米能级附近，而是可以在更宽的能量范围内检测到。在此基础上，揭示了量子海市蜃楼的物理机制，构建了基本逻辑门。
与系统的实验研究和分析模型相结合。本研究揭示了量子海市蜃楼的形成机制，表明量子海市蜃楼是没有原子焦点的椭圆量子栅栏的电子波函数与从栅栏反射回来的波函数在另一个焦点上的相干叠加的结果。在此基础上，
通过对量子海市蜃楼的精确控制，进一步实现了基本的逻辑操作，如逻辑非门、扇门和或门等。图1显示了一个逻辑“非”门与量子海市蜃楼中的量子相干叠加使用相干增强的原理不同，逻辑非门的设计是基于量子相干叠加中的相干抵消。当原子被放置在椭圆的左焦点时(输入为“1”，图1a中示出了形貌)，相干抵消减弱了输出信号(右焦点的dI/dV强度在图1b中示出)，以形成输出信号“0”，而当没有原子被放置在左焦点时(输入为“0”，形貌在图1c中示出)，形成输出信号“1”(在图1d中示出)，从而形成逻辑“非”门
图1。逻辑非门:(a)位于椭圆量子栅栏左焦点的铁原子的形貌(b)39mV时的相应dI/dV频谱。在右焦点处，相干抵消导致输出信号为“0”(c)椭圆的左焦点是一张空的地形图(d)39毫伏时的相应dI/dV频谱图显示右焦点处有一个强信号，输出为“1”
椭圆只有两个焦点，而逻辑通常不仅有两个输入和输出端为了解决这个问题，研究人员设计了一种特殊的共焦椭圆。如图2a所示，两个椭圆量子栅栏的焦点之一重叠形成共焦椭圆。图2示出了逻辑扇形门，其中共焦椭圆中的公共焦点作为输入(a)，而另外两个焦点作为输出(b和c)可以看出，当输入端(a)没有原子时，输出端(b和c)具有非常低的dI/dV输出信号(输出为“0”)当一个原子被放置在输入端(a)时，输出端(b和c)可以获得非常强的扫描隧道谱输出信号(输出为“1”)当切换输入和输出端子时，也可以实现逻辑或门。
图2。逻辑FANOUT门(a)共焦椭圆轮廓(b)34mV时相应的dI/dV光谱(c)将铁原子轮廓放置在共焦椭圆的公共焦点处(d)34毫伏时相应的dI/dV频谱输入是在公共焦点(a)的原子是否占据(1或0)，输出是在另外两个焦点(b和c) (1或0)的dI/dV值
这项工作于3月16日在线发表在《自然》杂志上，标题为“弹性量子围栏中的近藤自由奇迹”
本工作由人工微结构科学与技术合作创新中心、固体微结构物理国家重点实验室、国家自然科学基金、科技部重点研发项目、中国博士后科学基金和江苏省自然科学基金资助。
文章链接:
doi:https://www.doi.org/10.1038/s1467-020-15137-8
一种具有嗅觉的算法今天，研究人员在《自然机器智能》上发表了一项研究，报告了一种用于模拟生物嗅觉的神经算法。该结果可能有助于人工智能鼻子的训练，即使混合有未知气味，人工智能鼻子也能识别特定气味。这项工作由康奈尔大学心理学系计算生理学实验室的托马斯·克莱兰教授和旧金山英特尔神经形态实验室的恩比尔·伊玛目教授共同领导。众所周知，神经形态芯片是一种能够模仿人脑理解、行动和认知能力的计算机与数字芯片不同，它可以获得像真实世界一样的各种结果，并且可以模拟人脑神经元和突触的电子活动神经芯片技术为研究神经元和大脑的高级功能建立了新的平台，也为人工智能领域开辟了新的研究途径。总之，利用人工神经元及其网络解决现实问题是神经形态芯片的理想目标之一。寻找能够在生物神经回路层面完美实现的算法是该领域需要克服的障碍之一。在这项研究中，研究人员报道了一种基于哺乳动物嗅觉系统的神经算法，它可以学习和识别气味样本。该算法在神经形态学系统中实现。研究人员用甲苯、氨、丙酮、一氧化碳、甲烷和其他气体训练样本。研究结果揭示了有助于理解哺乳动物嗅觉和改进人工化学传感系统的计算特征。
算法模型结构
扩展数据
嗅觉神经网络算法
该研究非常重要，因为它是基于嗅觉信息处理的神经算法我们应该知道，人工智能领域中最成功和最成熟的系统是从图像信息处理发展而来的算法。它通常基于视觉系统直接或间接处理信息，在图像检测、人像识别、围棋等领域取得了突出的成就，拥有大量的计算能力和大量的训练数据集。
但是，这个最成熟的系统在一些复杂的问题领域仍然相当薄弱，例如当今热门的自动驾驶领域。当人工智能在陌生的环境中导航时，周围的环境会不断变化，充满噪声和模糊因素。然而，视觉系统启发的深度学习技术由于其单一的应对策略而不能胜任这一复杂的任务。
科学家认为，大脑可能使用许多不同的策略来处理不同类型的数据。除了研究视觉系统如何工作，研究人员可能还有许多其他领域需要探索。基于嗅觉的算法就这样进入了人们的视野
嗅觉是一个古老的系统，它的历史可以追溯到细菌有机体对化学物质的感觉，所有的有机体都会用某种形式的嗅觉去探索周围的环境嗅觉系统在结构上与生物大脑的其他区域相似，尤其是海马体和小脑，前者与记忆密切相关，后者负责运动控制。从这个新起点获得灵感无疑将使人们更好地理解生物体如何处理化学信息，并找到更好的人工智能编码策略。
视觉信息和嗅觉信息之间的差异相当大目前，直接或间接受视觉系统模拟结构启发的机器学习技术，一般采用视觉信息分层摄取的方法当视觉层接收到视觉信息时，它会根据边缘、纹理、颜色等与空间映射相关的元素逐层传递给神经元，共同形成一个抽象的表达
但是，嗅觉信息与视觉完全不同，它是由不同成分和不同浓度组成的混合信息，并且是非结构化的因为没有明显的边界，所以很难直接对它们进行分类，所以很难确定在识别它们时应该注意哪些特征。这种截然不同的特征迫使科学家们寻找一种全新的算法结构。
以“模仿”开始。基于嗅觉的
神经网络算法无疑提供了一个与主流算法完全不同的研究方向然而，面对这样一个新的方向，如何进行已经成为一个难题。结果，人们把注意力转向了大自然现有的天赋。因此，以“仿生”为目标的神经网络算法自然会从“模仿”开始
2 017年，尼日利亚的研究人员称，神经形态芯片konikore是通过改造老鼠的神经元而产生的，这是世界上第一个具有嗅觉并能识别爆炸物等气味的芯片。研究人员称，该芯片是活体神经和硅的混合物，是用老鼠的神经元构建的。他们预测了这项技术的前景，并表示在未来，该芯片将通过气味训练来检测挥发性化学物质、爆炸物，甚至癌症和其他疾病的气味，使机器人能够取代安全检查和爆炸物清除。
chip konikore creator oshorenoya agabi
在另一项研究中，salk institute of biology的计算机科学家Saket Navlakha开发了一种基于苍蝇的嗅觉环路算法，并希望在类似的搜索和新的检测任务中提高机器学习技术的性能苍蝇接近成熟水果的味道，远离刺激性气味的来源，如醋酸。然而，它所处的环境是复杂的，充满了干扰因素，所以它遇到的气味不可能完全相同。然而，当苍蝇遇到一种新的气味时，它们会想起它们以前遇到过的最相似的气味，并做出相应的反应。纳夫拉卡和他的团队受到启发，决心找到一种通过气味刺激Er3的相似性搜索方法。
神经形态芯片模糊了芯片和生物系统之间的界限这在嗅觉算法领域从一开始就特别明显。目前，IMB、HRL实验室和高通等技术巨头已经在神经形态芯片上投入了相当大的精力，我相信他们的发展速度将会非常可观。
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