Des chercheurs conçoivent un modèle d'IA capable de distinguer différentes perceptions d'odeurs

Les chercheurs en intelligence artificielle tentent toujours de reproduire certains aspects des sens humains grâce à des algorithmes. L'IA a été utilisée pour améliorer considérablement les applications de vision par ordinateur ces dernières années, et l'IA a également été utilisée pour générer des échantillons audio assez impressionnants, créant même des chansons entières dans le style d'un seul artiste. Récemment, une équipe de scientifiques de l'Université de Californie à Riverside a réussi à créer une IA capable de distinguer les odeurss les uns des autres en fonction de la composition chimique de l'odeur en question.

Selon le biologiste des cellules et des systèmes de l'UC Riverside, Anandasankar Ray, les chercheurs ont tenté de baser leur modèle d'IA sur la façon dont les humains perçoivent les odeurs. Le nez humain contient environ 400 récepteurs olfactifs (RO) qui sont activés lorsque des produits chimiques pénètrent dans le nez. Différents OR sont activés par différents ensembles de produits chimiques et, ensemble, ils sont capables de détecter un large éventail de structures et de familles chimiques différentes. Alors que les scientifiques en savent assez sur la façon dont les RO détectent et interprètent les différentes molécules d'une odeur, ce qui est moins connu, c'est comment le stimulus que les RO détectent se traduit par une expérience sensorielle, ou perçoit, l'expérience de sentir quelque chose.

Comme l'a rapporté Phy.org, Ray a expliqué que les chercheurs ont tenté de modéliser les perceptions olfactives humaines grâce à une combinaison d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'informatique chimique. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont capables d’analyser un grand nombre de variables chimiques, d’en extraire leurs structures et modèles communs, puis d’apprendre à identifier quels produits chimiques auront certaines odeurs. Après avoir été formés, les algorithmes peuvent éventuellement prédire l'odeur de nouvelles combinaisons chimiques, même si les données ne sont pas étiquetées et que l'on ne sait pas quelle odeur le produit chimique sent.

L'équipe de recherche a commencé par créer des méthodes qui permettraient à un ordinateur de déterminer quelles caractéristiques chimiques étaient capables d'activer les RO. Ensuite, les chercheurs ont analysé plus d'un demi-million de composés chimiques pour trouver des échantillons capables de se lier à 34 OR. Les chercheurs ont ensuite tenté d'estimer les qualités perceptuelles des échantillons chimiques avec le même algorithme utilisé pour prédire l'activité OR.

L'équipe de recherche a découvert que des combinaisons de différentes activations de RO semblaient avoir une relation avec le codage perceptif. Les chercheurs ont utilisé des données contenant des évaluations de produits chimiques par des volontaires humains et ont sélectionné les OR qui ont fourni les meilleures prédictions de préceptes sur un sous-ensemble d'échantillons chimiques. Ils ont ensuite testé si oui ou non les activations OR étaient prédictives de nouveaux parfums.

Selon les chercheurs, l'activité OR pourrait être utilisée pour prédire correctement les perceptions de 146 produits chimiques différents. Seuls quelques-uns des RO étaient nécessaires pour prédire les percepts, pas tous les RO. Les chercheurs ont confirmé cette hypothèse sur les mouches des fruits et sont parvenus à prédire avec succès une aversion ou une attirance pour différentes odeurs.

Ray a expliqué que l'avantage de la numérisation des odeurs et des prédictions qui leur sont associées est que les résultats peuvent être utilisés pour déterminer de nouveaux types de produits chimiques pouvant être utilisés dans la création de nouveaux types de parfums et d'aliments. L'IA pourrait être utilisée pour trouver des substituts qui sentent la même odeur que les produits chimiques qui deviennent chers ou rares. Il pourrait également être utilisé pour remplacer les composés à odeur désagréable par des produits chimiques plus attrayants pour les humains. Ray a déclaré via Phys.org :

« Les produits chimiques qui sont toxiques ou agressifs dans, par exemple, les arômes, les cosmétiques ou les produits ménagers peuvent être remplacés par des produits chimiques naturels, plus doux et plus sûrs… La technologie peut nous aider à découvrir de nouveaux produits chimiques qui pourraient remplacer ceux existants qui deviennent rares, par exemple. , ou qui sont très chers. Cela nous donne une vaste palette de composés que nous pouvons mélanger et assortir pour n'importe quelle application olfactive.