연구자들은 다양한 냄새 인식을 구별할 수 있는 AI 모델을 설계합니다.

인공지능 연구자들은 항상 알고리즘을 통해 인간 감각의 측면을 복제하려고 노력하고 있습니다. AI는 최근 몇 년 동안 컴퓨터 비전 애플리케이션을 획기적으로 향상시키는 데 사용되었으며, AI는 상당히 인상적인 오디오 샘플을 생성하는 데에도 사용되었으며 심지어 한 아티스트의 스타일로 전체 노래를 만드는 데도 사용되었습니다. 최근 캘리포니아 대학교 리버사이드(University of California, Riverside)의 과학자 팀이 냄새를 구별할 수 있는 AI를 만듭니다.문제의 냄새의 화학적 구성에 따라 서로 다릅니다.

UC Riverside의 세포 및 시스템 생물학자인 Anandasankar Ray에 따르면 연구원들은 인간이 냄새를 인식하는 방식에 AI 모델을 기반으로 하려고 했습니다. 인간의 코에는 화학 물질이 코에 들어갈 때 활성화되는 약 400개의 후각 수용체(OR)가 있습니다. 서로 다른 OR은 서로 다른 화학 물질 세트에 의해 활성화되며 함께 다양한 화학 구조 및 제품군을 감지할 수 있습니다. 과학자들은 OR이 냄새 내에서 다양한 분자를 감지하고 해석하는 방법에 대해 상당한 양을 알고 있지만 덜 알려진 것은 OR이 감지하는 자극이 감각적 경험으로 변환되거나 냄새를 맡는 경험을 인식하는 방법입니다.

Phy.org가 보고한 대로, Ray는 연구자들이 기계 학습 알고리즘과 화학 정보학의 조합을 통해 인간의 후각 지각을 모델링하려고 시도했다고 설명했습니다. 기계 학습 알고리즘은 수많은 화학 변수를 분석하고, 공통 구조와 패턴을 찾아낸 다음, 어떤 화학 물질이 특정 냄새를 풍기는지 식별하는 방법을 학습할 수 있습니다. 훈련을 받은 후 알고리즘은 데이터에 라벨이 지정되지 않고 화학 물질의 냄새가 어떤지 알 수 없는 경우에도 새로운 화학 조합의 냄새가 어떻게 될지 결국 예측할 수 있습니다.

연구팀은 컴퓨터가 OR을 활성화할 수 있는 화학적 특징을 결정할 수 있는 방법을 만드는 것으로 시작했습니다. 그 후 연구원들은 34만 개가 넘는 화합물을 분석하여 XNUMX개의 OR에 결합할 수 있는 샘플을 찾았습니다. 그런 다음 연구원들은 OR 활동을 예측하는 데 사용된 것과 동일한 알고리즘을 사용하여 화학 샘플의 지각 품질을 추정하려고 했습니다.

연구팀은 서로 다른 OR 활성화의 조합이 지각 코딩과 관계가 있는 것으로 보인다는 사실을 발견했습니다. 연구원들은 자원 봉사자들에 의한 화학 물질 평가가 포함된 데이터를 활용하고 화학 샘플의 하위 집합에 대해 최상의 교훈 예측을 제공하는 OR을 선택했습니다. 그런 다음 OR 활성화가 새로운 향기를 예측하는지 여부를 테스트했습니다.

연구원들에 따르면, OR 활동은 146가지 다른 화학 물질의 지각을 정확하게 예측하는 데 사용될 수 있습니다. 인식을 예측하는 데 모든 OR이 아니라 일부 OR만 필요했습니다. 연구자들은 초파리에 대한 이 가설을 확인했고 다른 냄새에 대한 혐오나 끌림을 성공적으로 예측했습니다.

Ray는 냄새와 그와 관련된 예측을 디지털화하는 이점은 그 결과가 새로운 종류의 향료와 식품을 만드는 데 사용할 수 있는 새로운 종류의 화학 물질을 결정하는 데 사용될 수 있다는 것이라고 설명했습니다. AI는 비싸거나 희귀해지고 있는 화학 물질과 유사한 냄새가 나는 대체품을 찾는 데 사용될 수 있습니다. 불쾌한 냄새가 나는 화합물을 인간에게 더 매력적인 화학 물질로 대체하는 데에도 사용할 수 있습니다. Ray는 Phys.org를 통해 다음과 같이 말했습니다.

"예를 들어, 향료, 화장품 또는 가정용 제품에서 독성이 있거나 독한 화학 물질은 천연의 부드럽고 안전한 화학 물질로 대체할 수 있습니다. 이 기술은 예를 들어 희귀해지고 있는 기존 화학 물질을 대체할 수 있는 새로운 화학 물질을 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. , 또는 매우 비쌉니다. 그것은 우리에게 모든 후각 응용 프로그램을 위해 혼합하고 일치시킬 수 있는 광범위한 화합물 팔레트를 제공합니다.”