1749章 類腦模擬新手段！（2/2）

「我們的第二代女媧系統開始學習識別單獨的氣味的時候學的非常快，速度比人工神經網絡系統快了幾千倍，只需要很少的訓練樣本就可以了。」

白冰一臉自豪地對楊傑說道：「現在我們在讓這套系統學習檢測複雜混合物的不同氣味，目前我們混合了十四種複雜的混合物在風洞裡面進行循環，這套系統已經全都準確地識別出來了。」

「啊，那可太了不起了！」

楊傑高興地說道。

其實化學傳感領域多年來一直在尋找智能的、可靠的和快速響應的化學傳感處理系統，也被稱之為「電子鼻系統」，但是這些這些探測器藉助傳感器探能夠測空氣中的有害分子，但卻無法對各種氣味進行智能分類，尤其是在有著複雜干擾的環境下識別準確率極低。

梅溪大學這邊也是專門為新型的神經元計算機研發了脈衝信號編碼器對現有的數字傳感器進行了改動，並在脈衝信號信號放大擴增等技術上進行了各種研究，大幅地降低了脈衝信號丟失和損傷的情況，也是讓神經元計算機在這方面表現出了驚人的能力。

毫無疑問，這套進行各種學習訓練的神經元計算機系統可以搭載了包括機器人在內的設備產品上，在智能家居、環境監測、危險物質檢測以及在工廠質量控制方面都是有著巨大的應用潛力。

除了這些，這套還可應用於醫療診斷，因為患有某些疾病會散發出特定的氣味。

當然，搭載這套系統的機器設備也是可以應用於機場和火車站等公共安檢區域，能夠更高效地識別危險物質。

當然，這個還是需要華興科技集團公司旗下的更多的技術團隊對第二代神經元進行硬體和軟體層面的各種技術優化達到商用化後才能實現。

讓神經元計算機產生嗅覺當然只是其中的一個科研項目，楊傑在仔細地了解了這個機器嗅覺系統研發試驗室進行的一些研發進度後也是跟著白冰來到了其他的實驗室。

第二代神經元計算機的出現除了可以應用於生活中的智能任務處理，也可以應用於神經科學研究，為神經科學家提供更快更大規模的仿真工具，提供探索大腦工作機理的新實驗手段。

現在梅溪大學這邊自身這些腦神經科學家已經開始用這套性能強悍的神經元超級計算機來對多個不同腦區進行模擬，已經開始在建立幾個腦區的神經網絡模型，仿真不同外界刺激條件對腦區模型神經網絡的周期性反應，國內眾多的腦神經專家已經跟梅溪大學這邊開展這方面的技術合作。