Istraživači iz Intel Labs i Sveučilišta Cornell pokazali su jedinstvenu sposobnost Intelovog neuromorfnog istraživačkog čipa pod nazivom Loihi da uči i prepoznaje opasne kemikalije. Istraživanje je objavljeno u časopisu Nature Machine Intelligence opisujući kako je neuronski algoritam izgrađen od nule na temelju arhitekture i dinamike njušnih krugova ljudskog mozga.
Čip se temelji na neuromorfnoj računalnoj arhitekturi koja je nadahnuta trenutnim znanstvenim razumijevanjem ljudskog mozga i načina na koji rješava probleme. To je pomalo hardvera kojem je cilj oponašati način na koji ljudski mozak obrađuje i rješava probleme. Može iskoristiti znanje koje već posjeduje da bi zaključivao o novim podacima, pomažući tako ubrzati svoj proces učenja eksponencijalno s vremenom.
Čip ima mogućnost identificirati svaku kemikaliju na temelju njezina mirisa iz samo jednog testnog uzorka koji ne ometa sjećanje na prethodno naučene mirise. U usporedbi s bilo kojim konvencionalnim sustavom prepoznavanja poput sustava dubokog učenja koji zahtijeva oko 3000 puta više uzoraka treninga da bi postigao istu razinu preciznosti, čip radi s vrhunskom preciznošću.
Može naučiti i prepoznati miris 10 različitih opasnih kemikalija. Intelov tim koristio je skup podataka koji se sastoji od aktivnosti 72 poznata kemijska senzora u mozgu i kako oni reagiraju na miris svake kemikalije. Podaci su se dalje koristili za konfiguriranje onoga što tim naziva "shematski dijagram biološkog njuha" na Loihi. Ovime je Loihi mogao prepoznati neuronski prikaz svakog mirisa i identificirati svaki od njih, čak i uz značajnu okluziju.
Loihijeve njušne sposobnosti mogle bi se koristiti na novim elektroničkim sustavima nosa koji pomažu liječnicima u dijagnosticiranju bolesti. Štoviše, može se koristiti za razvoj sustava za otkrivanje oružja i eksploziva u zračnim lukama. Također bi se mogao koristiti za razvoj učinkovitih detektora dima i ugljičnog monoksida. Od analize senzorne scene (razumijevanje odnosa između predmeta koje promatrate) do apstraktnih problema poput planiranja i donošenja odluka, istraživači dalje planiraju generalizirati ovaj pristup na širi spektar problema.