Investigadores diseñan un modelo de inteligencia artificial capaz de distinguir diferentes percepciones olfativas

Los investigadores de inteligencia artificial siempre están tratando de replicar aspectos de los sentidos humanos a través de algoritmos. La inteligencia artificial se ha utilizado para mejorar dramáticamente las aplicaciones de visión por computadora en los últimos años, y también se ha utilizado para generar muestras de audio bastante impresionantes, incluso creando canciones completas al estilo de un artista. Recientemente, un equipo de científicos de la Universidad de California, Riverside logró crear una inteligencia artificial capaz de distinguir olores entre sí en función de la composición química del olor en cuestión.

Según el biólogo de células y sistemas de la UC Riverside, Anandasankar Ray, los investigadores trataron de basar su modelo de inteligencia artificial en cómo los humanos perciben los olores. La nariz humana contiene aproximadamente 400 receptores olfativos (OR) que se activan cuando los químicos entran en la nariz. Diferentes OR se activan por diferentes conjuntos de químicos y juntos son capaces de detectar una amplia gama de estructuras y familias químicas diferentes. Si bien los científicos conocen una cantidad razonable sobre cómo los OR detectan e interpretan las diferentes moléculas dentro de un olor, lo que se conoce menos es cómo el estímulo que los OR detectan se traduce en una experiencia sensorial, o percepción, la experiencia de oler algo.

Como informó Phy.org, Ray explicó que los investigadores intentaron modelar las percepciones olfativas humanas a través de una combinación de algoritmos de aprendizaje automático y bioinformática química. Los algoritmos de aprendizaje automático son capaces de analizar el gran número de variables químicas, sacar sus estructuras y patrones comunes y luego aprender a identificar qué químicos tendrán ciertos olores. Después de ser entrenados, los algoritmos pueden predecir eventualmente cómo se olerán las nuevas combinaciones químicas, incluso si los datos no están etiquetados y se desconoce cómo huele el químico.

El equipo de investigación comenzó creando métodos que permitirían a una computadora determinar qué características químicas eran capaces de activar los OR. Luego, los investigadores analizaron más de medio millón de compuestos químicos para encontrar muestras que fueran capaces de unirse a 34 OR. Los investigadores luego intentaron estimar las cualidades perceptuales de las muestras químicas con el mismo algoritmo utilizado para predecir la actividad de los OR.

El equipo de investigación encontró que las combinaciones de diferentes activaciones de OR parecían tener una relación con la codificación perceptual. Los investigadores utilizaron datos que contenían evaluaciones de químicos por voluntarios humanos y seleccionaron los OR que entregaban las mejores predicciones de percepción en un subconjunto de las muestras químicas. Luego probaron si las activaciones de OR eran predictivas de nuevos olores.

Según los investigadores, la actividad de los OR se podía utilizar para predecir correctamente las percepciones de 146 químicos diferentes. Solo se requirieron unos pocos de los OR para predecir las percepciones, no todos los OR. Los investigadores confirmaron esta hipótesis en moscas de la fruta y lograron predecir con éxito una aversión o atracción a diferentes olores.

Ray explicó que la ventaja de digitalizar los olores y las predicciones asociadas con ellos es que los resultados se pueden utilizar para determinar nuevos tipos de químicos que se pueden utilizar en la creación de nuevos tipos de fragancias y alimentos. La inteligencia artificial se podría utilizar para encontrar reemplazos que huelan similares a los químicos que se están volviendo caros o raros. También se podría utilizar para reemplazar compuestos con olores desagradables con químicos más atractivos para los humanos. Ray declaró a través de Phys.org:

“Los químicos que son tóxicos o duros en, por ejemplo, sabores, cosméticos o productos para el hogar pueden ser reemplazados con químicos naturales, más suaves y seguros… La tecnología puede ayudarnos a descubrir nuevos químicos que podrían reemplazar a los existentes que se están volviendo raros, por ejemplo, o que son muy caros. Nos da una amplia paleta de compuestos que podemos mezclar y combinar para cualquier aplicación olfativa”.