Исследователи Google научили ИИ распознавать запахи

Можно идентифицировать запахи на основе их молекулярных структур

На протяжении десятилетий парфюмеры и ученые пытались найти связь между структурой молекулы и ее запахом. Так же, как ученые могут, глядя на длину волны света, определять ее цвет, точно так же, когда дело доходит до ароматов, ученые хотят определять запахи. Но невозможно просто посмотреть на молекулу, чтобы определить ее запах. Исследователи из Google Brain Team надеются, что ИИ сможет это изменить. В статье, опубликованной на Arxiv, они объясняют, как обучают ИИ распознавать запахи.

Исследователи создали набор данных почти из 5000 молекул, идентифицированных парфюмерами: молекулы пометили  описаниями от «маслянистых» до «тропических» и «слабых». Команда использовала около двух третей набора этих данных для обучения своего ИИ (графической нейронной сети или GNN) на связи молекул с дескрипторами. Затем исследователи использовали оставшиеся ароматы для проверки ИИ — и это прошло. Алгоритмы способны предсказывать запахи молекул на основе их структур.

Как указывает Wired, есть несколько факторов, которые делают науку об обонянии очень сложной. Например, два человека могут описывать один и тот же запах по-разному, один будет описывать его как «древесный», а другой как «земляной». Иногда молекулы имеют одинаковые атомы и одинаковые связи, но имеют зеркальное расположение, из-за этого они имеют совершенно разные запахи. Это так называемые киральные пары; тмин и мята — только один пример такой киральной пары. Все становится еще сложнее, когда вы начинаете комбинировать ароматы.

Тем не менее, исследователи Google считают, что обучение искусственного интеллекта им удалось. ИИ сумел связывать определенные молекулы с их ароматами. Это является важным первым шагом и может повлиять на химию, и на наше понимание сенсорной нейробиологии человека и на то, как нам производить синтетический аромат.

Google не одинок. В начале этого года на выставке искусственного интеллекта в лондонском Барбикан-центре ученые использовали машинное обучение, чтобы воссоздать запах вымершего цветка. В России ИИ используется для обнаружения потенциально смертоносных газовых смесей, а IBM экспериментирует с духами, генерируемыми ИИ. Некоторые даже играли с нашим обонянием, чтобы переосмыслить и понять, как мы разрабатываем алгоритмы машинного обучения.