A kutatók mesterséges intelligencia-modellt terveznek, amely képes megkülönböztetni a különböző szagérzékeléseket

A mesterséges intelligencia kutatói mindig az emberi érzékszervek aspektusait próbálják megismételni algoritmusok segítségével. Az AI-t az elmúlt években a számítógépes látásalkalmazások drámai fejlesztésére használták, és az AI-t is használták meglehetősen lenyűgöző hangminták előállítására, akár egész dalok létrehozására is egy előadó stílusában. A közelmúltban a Riverside-i Kaliforniai Egyetem tudóscsoportjának sikerült olyan mesterséges intelligencia létrehozása, amely képes megkülönböztetni a szagokats egymástól a kérdéses szag kémiai összetétele alapján.

Az UC Riverside (Anandasankar Ray) sejt- és rendszerbiológusa szerint a kutatók az AI-modelljüket arra próbálták alapozni, hogy az emberek hogyan érzékelik a szagokat. Az emberi orr körülbelül 400 szaglóreceptort (OR-t) tartalmaz, amelyek akkor aktiválódnak, amikor vegyi anyagok kerülnek az orrba. Különböző OR-ket különböző vegyianyag-készletek aktiválnak, és együtt képesek a különböző kémiai szerkezetek és családok széles skálájának kimutatására. Míg a tudósok meglehetősen sokat tudnak arról, hogy a OR-k hogyan észlelik és értelmezik a különböző molekulákat egy szagban, kevésbé ismert az, hogy a OR-k által észlelt inger hogyan alakul át érzékszervi tapasztalattá vagy észleléssé, valami szaglás élményévé.

Ahogy arról a Phy.org is beszámoltRay elmagyarázta, hogy a kutatók gépi tanulási algoritmusok és kémiai informatika kombinációjával próbálták modellezni az emberi szaglás érzékelését. A gépi tanulási algoritmusok képesek elemezni a nagyszámú kémiai változót, kiemelni azok közös szerkezetét és mintázatát, majd megtanulni azonosítani, hogy mely vegyszereknek van bizonyos szaga. A betanítás után az algoritmusok végül megjósolhatják, hogy az új kémiai kombinációk milyen szagúak lesznek, még akkor is, ha az adatok nincsenek címkézve, és nem ismert, hogy a vegyszer milyen szagú.

A kutatócsoport olyan módszerek kidolgozásával kezdte, amelyek lehetővé teszik a számítógép számára, hogy meghatározza, mely kémiai tulajdonságok képesek aktiválni a legkülső régiókat. Ezt követően a kutatók több mint félmillió kémiai vegyületet elemeztek, hogy olyan mintákat találjanak, amelyek képesek 34 OR-hoz kötődni. A kutatók ezután megpróbálták megbecsülni a vegyi minták észlelési minőségét ugyanazzal az algoritmussal, amelyet az OR aktivitás előrejelzésére használtak.

A kutatócsoport úgy találta, hogy a különböző VAGY aktiválások kombinációi kapcsolatban állnak az észlelési kódolással. A kutatók olyan adatokat használtak fel, amelyek tartalmazták a vegyi anyagok emberi önkéntesek által végzett értékelését, és kiválasztották azokat a legkülső régiókat, amelyek a vegyi minták egy részhalmazára a legjobb előrejelzést adták. Ezután tesztelték, hogy az OR aktiválások előre jelezték-e az új illatokat.

A kutatók szerint az OR-aktivitás felhasználható 146 különböző vegyi anyag észlelésének helyes előrejelzésére. A legkülső régiók közül csak néhánynak kellett megjósolnia az észlelést, nem az összes legkülső régiónak. A kutatók megerősítették ezt a hipotézist a gyümölcslegyeken, és sikeresen megjósolták a különböző illatokkal szembeni idegenkedést vagy vonzódást.

Ray kifejtette, a szagok digitalizálásának és a hozzájuk kapcsolódó előrejelzéseknek az az előnye, hogy az eredmények alapján újfajta vegyi anyagokat lehet meghatározni, amelyek újfajta illatanyagok és élelmiszerek létrehozásában használhatók fel. A mesterséges intelligencia segítségével olyan helyettesítőket találhatnának, amelyek a drágává vagy ritkábbá váló vegyi anyagokhoz hasonló szagúak. Használható arra is, hogy a kellemetlen szagú vegyületeket olyan vegyszerekkel helyettesítsék, amelyek vonzóbbak az ember számára. Ray a Phys.org-on keresztül kijelentette:

„Azok a vegyszerek, amelyek mérgezőek vagy durvaak, mondjuk az ízekben, kozmetikumokban vagy háztartási termékekben, helyettesíthetők természetes, lágyabb és biztonságosabb vegyszerekkel… A technológia segítségével új vegyi anyagokat fedezhetünk fel, amelyek helyettesíthetik például a meglévőket, amelyek egyre ritkábbak. , vagy amelyek nagyon drágák. A vegyületek hatalmas palettáját kínálja, amelyeket bármilyen szaglási alkalmazáshoz összekeverhetünk.