연구진, 서로 다른 냄새를 구별할 수 있는 인공지능 모델 설계

인공지능 연구자들은 인간의 감각을 알고리즘으로 복제하려고 항상 노력하고 있습니다. 최근 몇 년 동안 인공지능은 컴퓨터 비전 애플리케이션을 크게 향상시키기 위해 사용되었으며, 인공지능은 또한 한 nghệ術가의 스타일로 전체 노래를 생성하는 것과 같은 오디오 샘플을 생성하기 위해 사용되었습니다. 최근 캘리포니아 대학교 리버사이드의 한 팀의 과학자들은 냄새를 구별할 수 있는 인공지능을 만들었습니다.

UC 리버사이드의 세포 및 시스템 생물학자 Anandasankar Ray에 따르면, 연구진은 인간이 냄새를 어떻게 인지하는지에 기반한 인공지능 모델을 만들려고 시도했습니다. 인간의 코에는 약 400개의 냄새 수용체(ORs)가 있습니다. 이러한 수용체는 화학물질이 코에 들어가면 활성화됩니다. 서로 다른 수용체는 서로 다른 화학물질 집합에 의해 활성화되며, 함께 다양한 화학 구조와家族을 감지할 수 있습니다. 과학자들은 ORs가 냄새를 감지하고 해석하는 방법에 대해相当히 많이 알고 있지만, ORs가 감지하는 자극이 어떻게 감각 경험, 즉 냄새를 맡는 경험으로 번역되는지에 대해서는 덜 알려져 있습니다.

Phy.org에 따르면, Ray는 연구진이 기계 학습 알고리즘과 화학 정보학의 조합을 통해 인간의 냄새 인식을 모델링하려고 시도했습니다. 기계 학습 알고리즘은大量의 화학 변수를 분석하고 공통의 구조와 패턴을 찾아내고, 어떤 화학물질이 특정 냄새를 가질지 학습할 수 있습니다. 훈련을 마친 후, 알고리즘은 데이터가 레이블이 붙지 않았거나 화학물질의 냄새가 알려지지 않은 경우에도 새로운 화학물질 조합의 냄새를 예측할 수 있습니다.

연구진은 먼저 컴퓨터가 어떤 화학 특성이 ORs를 활성화할 수 있는지 결정하는 방법을 만들기 시작했습니다. 이후, 연구진은 34개의 ORs에 결합할 수 있는 화학물질 샘플을 찾기 위해 50만 개 이상의 화학물질을 분석했습니다. 연구진은 같은 알고리즘을 사용하여 화학 샘플의 지각적 특성을 추정하려고 시도했습니다.

연구진은 서로 다른 OR 활성화의 조합이 지각적 코딩과 관련이 있음을 발견했습니다. 연구진은 인간 志願者들이 평가한 화학물질 데이터를 사용하여 지각적 예측을 가장 잘하는 ORs를 선택했습니다. 이후, 연구진은 새로운 냄새를 예측하기 위해 OR 활성화가 예측 가능하다는 가설을 테스트했습니다.

연구진에 따르면, OR 활성화는 146개의 서로 다른 화학물질의 지각을 올바르게 예측할 수 있었습니다. 모든 OR가 필요하지 않았습니다. 연구진은 이 가설을 果蝇에서 확인했으며, 서로 다른 냄새에 대한 기피 또는 끌림을 성공적으로 예측했습니다.

Ray는 냄새를 디지털화하고 관련 예측을 사용하는 장점은 새로운 향수와 음식의 생성에 사용할 수 있는 새로운 화학물질을 결정하는 데 사용할 수 있다는 것입니다. 인공지능은 비싼 또는 희귀한 화학물질의 대체물로 사용할 수 있습니다. 또한, 인공지능은 불쾌한 냄새를 가진 화학물질을 인간에게 더 매력적인 화학물질로 대체하는 데 사용할 수 있습니다. Ray는 Phys.org를 통해 다음과 같이 말했습니다.

“유독성 또는 화학물질이 강한 향, 화장품, 또는 가정용 제품의 경우, 자연스럽고, 부드럽고, 안전한 화학물질로 대체할 수 있습니다… 이 기술은 기존의 화학물질을 대체할 수 있는 새로운 화학물질을 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 희귀하거나 매우 비싼 화학물질의 경우, 다양한 냄새 응용 분야에 사용할 수 있는 화학물질의 광범위한 팔레트를 제공합니다.”