英特爾今日推出了第二代神經擬態研究晶元Loihi 2、以及用於開發神經啟發應用程式的Lava開源軟體框架，意味著該公司在相關技術研發上的持續進步。 TechPowerUp 指出，神經形態計算可從神經科學中汲取見解，以打造功能更接近於生物大腦的晶片，有望在能源效率、計算速度、學習效率等一系列邊緣應用方面迎來超過一個數量級的改進。

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對於視覺、語音、手勢識別，搜索檢索、機器人技術、約束優化等領域，神經形態計算都有望提供極大的助力。

英特爾董事Mike Davies表示：基於多年的合作研究，其在Loihi 2與Lava上獲得了深入的見解。

我公司的第二代晶元，極大地提升了神經形態處理的速度、可變成型、以及容量，擴大了其在功率和延遲受限的智慧計算應用程式中的用途。

我們正在開源 Lava，以迎合該領域對軟體融合、基準測試和跨平台協作的需求，並加速我們在商業可行性方面的進展。

截至目前，英特爾及其合作夥伴已經展示了包括機械臂、神經擬態皮膚和嗅覺感測等應用。

至於 Loihi 2，其在初代晶片三年使用經驗的基礎上，還利用了英特爾在工藝技術和異步設計方法等方面的進步。

這使得新架構能夠支援新類別的神經啟發演算法和應用程式，同時提供高達10倍的處理速度、高達15倍的資源密度（每個晶片多達100萬個神經元）、以及更高的能效。

得益於與英特爾技術開發部門的密切合作，Loihi 2 用上了”Intel 4″先進工藝的預生產版本，突顯了該工藝的健康與進步。

與舊工藝相比，極紫外（EUV）光刻技術進一步簡化了版圖設計規則，使得Loihi 2的快速開發成為了可能。

然後是 Lava 軟體框架，其滿足了神經形態研究社區對於通用軟體框架的需求。

作為一套開放、模組化、可擴展的框架，Lava 將允許研究人員和應用程式開發者們，在彼此進步的基礎上建立並融合一組通用的工具、方法和庫。

它能夠在跨傳統和神經形態處理器的異構架構上無縫運行，支援跨平臺執行和與各種人工智慧、神經形態和機器人框架的互操作性。

開發者無需訪問專門的神經形態硬體，即可開始構建神經形態應用程式，並且能夠為 Lava 代碼庫做出貢獻，包括將其移植到其它平臺上運行。

LANL 科學家 Gred J. Kunde 博士指出：「洛斯阿拉莫斯國家實驗室的研究人員們一直在使用 Loihi 神經形態平臺，來權衡量子計算研究和神經形態計算、以及在晶元上實施學習過程」。。

這項研究顯示了脈衝神經網路和量子退火方法之間一些激動人心的等價性，可用於解決優化方面的困難問題。

此外我們證明瞭反向傳播演算法是訓練神經網路的基礎構建塊，即便此前大家並不認為能夠在神經邢臺架構上實現。

但事實上，LANL 已經在Loihi是哪個得到了有效的實現，我們團隊很高興能夠利用第二代Loihi 2晶片繼續深入這方面的研究。