शोधकर्ता एक ऐसे एआई मॉडल को डिज़ाइन करने में सक्षम हैं जो विभिन्न गंध संवेदनाओं को पहचान सकता है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता शोधकर्ता हमेशा एल्गोरिदम के माध्यम से मानव इंद्रियों के पहलुओं को दोहराने का प्रयास करते हैं। हाल के वर्षों में, एआई का उपयोग कंप्यूटर दृष्टि अनुप्रयोगों को नाटकीय रूप से बढ़ाने के लिए किया गया है, और एआई का उपयोग काफी प्रभावशाली ऑडियो नमूने भी तैयार करने के लिए किया गया है, यहां तक कि एक कलाकार की शैली में पूरे गीत बनाने के लिए भी। हाल ही में, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, रिवरसाइड के एक वैज्ञानिक दल ने एक एआई बनाने के लिए प्रबंधित किया जो एक दूसरे से गंध को अलग करने में सक्षम है आधार पर गंध के रासायनिक संरचना के।

कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, रिवरसाइड में सेल और सिस्टम जीवविज्ञानी अनंदसंकर रे के अनुसार, शोधकर्ताओं ने अपने एआई मॉडल को मानव गंध की धारणा पर आधारित करने का प्रयास किया। मानव नाक में लगभग 400 गंध ग्राही (ओआर) होते हैं जो तब सक्रिय होते हैं जब रसायन नाक में प्रवेश करते हैं। विभिन्न ओआर विभिन्न सेटों द्वारा सक्रिय किए जाते हैं और वे एक साथ विभिन्न रासायनिक संरचनाओं और परिवारों का पता लगाने में सक्षम होते हैं। जबकि वैज्ञानिकों को यह जानने के लिए एक अच्छी मात्रा में जानकारी है कि ओआर विभिन्न अणुओं को कैसे पहचानते और व्याख्या करते हैं एक गंध में, जो कम जाना जाता है वह यह है कि ओआर द्वारा पता लगाए गए उत्तेजना कैसे एक संवेदनात्मक अनुभव, या संवेदना, की ओर जाता है कुछ गंध की।

जैसा कि Phy.org ने रिपोर्ट किया, रे ने समझाया कि शोधकर्ताओं ने मानव गंध संवेदना को मॉडल करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और रासायनिक सूचना विज्ञान के संयोजन का उपयोग किया। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बड़ी संख्या में रासायनिक चर का विश्लेषण करने में सक्षम हैं, उनकी सामान्य संरचनाओं और पैटर्न को बाहर निकालकर, और फिर यह सीखने कि कौन से रसायनों में कertain गंध होगी। प्रशिक्षण के बाद, एल्गोरिदम अंततः यह अनुमान लगा सकते हैं कि नए रासायनिक संयोजनों में कैसी गंध आएगी, भले ही डेटा अनलेबल हो और यह ज्ञात न हो कि रासायनिक गंध कैसी है।

शोध दल ने पहले उन विधियों को बनाने का प्रयास किया जो एक कंप्यूटर को यह निर्धारित करने की अनुमति देंगे कि कौन से रासायनिक विशेषताएं ओआर को सक्रिय करने में सक्षम थीं। इसके बाद, शोधकर्ताओं ने 34 ओआर से बंधे हुए नमूनों को खोजने के लिए आधे मिलियन से अधिक रासायनिक यौगिकों का विश्लेषण किया। शोधकर्ताओं ने फिर उसी एल्गोरिदम का उपयोग करके रासायनिक नमूनों की संवेदनात्मक गुणों का अनुमान लगाने का प्रयास किया जो ओआर गतिविधि की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किया गया था।

शोध दल ने पाया कि विभिन्न ओआर सक्रियण के संयोजन संवेदनात्मक कोडिंग के साथ संबंधित लगते हैं। शोधकर्ताओं ने मानव स्वयंसेवकों द्वारा रासायनिक यौगिकों के मूल्यांकन वाले डेटा का उपयोग किया और ओआर का चयन किया जो एक उपसेट के रासायनिक नमूनों पर सर्वोत्तम संवेदना भविष्यवाणियों को वितरित करता था। उन्होंने फिर परीक्षण किया कि क्या ओआर सक्रियण नए सुगंधों की भविष्यवाणी करने वाले थे।

शोधकर्ताओं के अनुसार, ओआर गतिविधि का उपयोग 146 विभिन्न रसायनों की संवेदनाओं की सही भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। केवल कुछ ओआर की आवश्यकता थी संवेदनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए, सभी ओआर नहीं। शोधकर्ताओं ने इस परिकल्पना की पुष्टि फल मक्खियों पर की और विभिन्न गंधों के प्रति एक प्रतिकूलता या आकर्षण की भविष्यवाणी करने में सफल रहे।

रे ने समझाया कि गंधों को डिजिटाइज़ करने और उनके साथ जुड़ी भविष्यवाणियों का लाभ यह है कि परिणाम नए प्रकार के सुगंध और खाद्य पदार्थों के निर्माण में उपयोग किए जाने वाले नए प्रकार के रसायनों का निर्धारण करने के लिए उपयोग किए जा सकते हैं। एआई का उपयोग महंगे या दुर्लभ हो रहे रसायनों के लिए प्रतिस्थापन खोजने के लिए किया जा सकता है। यह अप्रिय गंध वाले यौगिकों को मानवों के लिए अधिक आकर्षक रसायनों से बदलने के लिए भी उपयोग किया जा सकता है। रे ने Phys.org के माध्यम से कहा:

“जो रसायन जहरीले या कठोर होते हैं, जैसे स्वाद, सौंदर्य उत्पादों या घरेलू उत्पादों में, उन्हें प्राकृतिक, नरम और सुरक्षित रसायनों से बदला जा सकता है … यह प्रौद्योगिकी हमें नए रसायनों की खोज में मदद कर सकती है जो मौजूदा रसायनों को बदल सकते हैं जो दुर्लभ हो रहे हैं, या जो बहुत महंगे हैं। यह हमें यौगिकों का एक विशाल पैलेट देता है जिन्हें हम किसी भी गंध अनुप्रयोग के लिए मिला सकते हैं और मिला सकते हैं।”