U zajedničkom radu objavljenom u Nature Machine Intelligence, istraživači sa Intel Labs i Cornell Univerziteta pokazali su sposobnost Intelovog neuromorfnog istraživačkog čipa, Loihi, da uči i prepozna opasne hemikalije u prisustvu značajne buke i okluzije. Loihi je svaki miris naučio sa samo jednim uzorkom, bez narušavanja njegove uspomene na ranije naučene mirise. Pokazala je superiornu tačnost prepoznavanja u poređenju s konvencionalnim najsavremenijim metodama, uključujući rešenje za duboko učenje koje je zahtevalo 3.000 puta više uzoraka treninga po razredu da bi se dostigao isti nivo tačnosti klasifikacije. Koristeći neuronski algoritam koji je izveden iz arhitekture i dinamike mozak-njušnih krugova, istraživači iz Intel-a i Cornella obučili su Intelov neuroromični istraživački čip Loihi kako bi naučili i prepoznali mirise 10 opasnih hemikalija.
Da bi to učinili, tim je koristio skup podataka koji se sastojao od aktivnosti 72 hemijskih senzora kao odgovor na ove mirise i konfigurisao je šemu bioloških mirisa na Loihi. Čip je brzo naučio neuralnu reprezentaciju svakog od mirisa i prepoznao svaki miris, čak i kada se značajno okluzirao, demonstrirajući obećavajuću budućnost preseka neuroznanosti i veštačke inteligencije.