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洛斯阿拉莫斯国家实验室的研究人员一直在使用Loihi神经拟态平台来研究量子计算与神经拟态计算之间的权衡 ， 并在芯片级上实现学习流程 。 这项研究显示了脉冲神经网络和量子退火路径在解决硬优化问题上一些激动人心的等效性 。 除此之外 ， 我们还证明了之前被认为无法在神经拟态架构上实现的反向传播算法（训练神经网络的基本构建模块）可以在Loihi上高效地实现 。 我们的团队很高兴能够借助Loihi 2芯片继续进行这项研究 。
-- 洛斯阿拉莫斯国家实验室科学家
Gerd J. Kunde
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关键突破：Loihi 2和Lava为研究人员开发并塑造新的神经启发应用提供了工具 ， 用于实时处理、问题解决、适应和学习 。 显著的技术亮点包括：
● 更快、更通用的优化：Loihi 2更出色的可编程性将帮助解决更广泛的艰难优化问题 ， 包括从边缘到数据中心系统的实时优化、规划和决策 。
● 持续学习和关联学习的新方法：Loihi 2改进了对高级学习方法的支持 ， 包括了各种反向传播算法（深度学习的主力算法） 。 这扩大了适应性和数据高效学习算法的范围 ， 使低功耗设备能支持这些在线学习算法 。
● 可通过深度学习进行训练的新型神经网络：Loihi 2中的完全可编程神经元模型和广泛的脉冲信息传递 ， 为各种可在深度学习中进行训练的新型神经网络模型打开了大门 。 早期的评估表明 ， 与在原始版本的Loihi上运行的标准深度网络相比 ， 在准确性没有降低的情况下③ ， Loihi 2上每次推理的运算次数减少了60多倍 。
● 与现实世界的机器人系统、传统处理器和新型传感器无缝集成：Loihi 2通过整合更快、更灵活和更标准的输入/输出接口 ， 解决了Loihi中客观存在的一处局限 。 Loihi 2芯片将支持以太网接口 ， 与更广泛的基于事件的视觉传感器实现无胶合集成 ， 同时Loihi 2芯片还拥有更大的网状网络 。
关于英特尔神经拟态研究社区（INRC）：英特尔神经拟态研究社区（INRC） 已增加到约 150 个成员机构 ， 今年新增的成员包括福特（Ford）、佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）、美国西南研究院（SwRI）、美国菲力尔公司（Teledyne FLIR） 。 新合作伙伴加入了一个由学术团体、政府实验室和行业伙伴组成的强大社区 ， 它们将与英特尔携手推动神经拟态计算商业应用的实际落地 。
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Loihi 2和Lava API取得的进展是神经拟态计算的关键一环 。 下一代神经拟态架构对于埃森哲研究室推动类脑计算机视觉算法至关重要 ， 这些算法用于智能边缘计算 ， 可以对未来的扩展现实头盔或智能移动机器人的开发提供动力 。 新芯片提供的功能将大大提升超维计算的效率 ， 并提供更高级的片上学习能力 ， 而Lava API为开发人员提供了一个更简单、更流畅的接口来构建神经拟态系统 。
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