Onderzoekers ontwerpen AI-model dat verschillende reukpercepten kan onderscheiden

Kunstmatige intelligentie-onderzoekers proberen altijd aspecten van menselijke zintuigen na te bootsen met behulp van algoritmes. AI is gebruikt om computerzichttoepassingen aanzienlijk te verbeteren in recente jaren, en AI is ook gebruikt om redelijk indrukwekkende audiosamples te genereren, zelfs hele nummers in de stijl van één artiest. Onlangs slaagde een team van wetenschappers van de University of California, Riverside erin om een AI te creëren die geuren van elkaar kan onderscheiden op basis van de chemische samenstelling van de geur in kwestie.

Volgens cel- en systeembiooloog bij UC Riverside, Anandasankar Ray, probeerden de onderzoekers hun AI-model te baseren op hoe mensen geuren waarnemen. De menselijke neus bevat ongeveer 400 reukreceptoren (OR’s) die geactiveerd worden wanneer chemicaliën de neus binnenkomen. Verschillende OR’s worden geactiveerd door verschillende sets chemicaliën en samen zijn ze in staat om een breed scala aan verschillende chemische structuren en families te detecteren. Terwijl wetenschappers een redelijke hoeveelheid informatie hebben over hoe OR’s chemicaliën detecteren en interpreteren, is minder bekend over hoe het stimulus dat de OR’s detecteren zich vertaalt naar een sensorische ervaring, of percept, de ervaring van iets ruiken.

Zoals Phy.org rapporteerde, legde Ray uit dat de onderzoekers probeerden om menselijke reukpercepten te modelleren door middel van een combinatie van machine learning-algoritmes en chemische informatica. Machine learning-algoritmes zijn in staat om de grote hoeveelheid chemische variabelen te analyseren, hun gemeenschappelijke structuren en patronen te halen en vervolgens te leren welke chemicaliën bepaalde geuren zullen hebben. Nadat de algoritmes zijn getraind, kunnen ze uiteindelijk voorspellen hoe nieuwe chemische combinaties zullen ruiken, zelfs als de gegevens niet gelabeld zijn en het onbekend is hoe de chemische geur ruikt.

Het onderzoeksteam begon met het creëren van methoden die een computer in staat zouden stellen om te bepalen welke chemische kenmerken in staat waren om OR’s te activeren. Vervolgens analyseerden de onderzoekers meer dan een half miljoen chemische verbindingen om monsters te vinden die in staat waren om aan 34 OR’s te binden. De onderzoekers probeerden vervolgens de perceptuele kwaliteiten van de chemische monsters te schatten met hetzelfde algoritme dat werd gebruikt om OR-activiteit te voorspellen.

Het onderzoeksteam ontdekte dat combinaties van verschillende OR-activaties leken te hebben een relatie met perceptuele codering. De onderzoekers gebruikten gegevens die beoordelingen van chemicaliën door menselijke vrijwilligers bevatten en selecteerden de OR’s die de beste perceptvoorspellingen leverden op een subset van de chemische monsters. Ze testten vervolgens of de OR-activaties voorspellend waren voor nieuwe geuren.

Volgens de onderzoekers kon de OR-activiteit worden gebruikt om de percepten van 146 verschillende chemicaliën correct te voorspellen. Slechts een paar van de OR’s waren nodig om de percepten te voorspellen, niet alle OR’s. De onderzoekers bevestigden deze hypothese bij fruitvliegen en slaagden erin om met succes een afkeer of aantrekking tot verschillende geuren te voorspellen.

Ray legde uit dat het voordeel van het digitaliseren van geuren en de voorspellingen die eraan verbonden zijn, is dat de resultaten kunnen worden gebruikt om nieuwe soorten chemicaliën te bepalen die kunnen worden gebruikt bij de creatie van nieuwe soorten geuren en voedingsmiddelen. De AI kan worden gebruikt om vervangingen te vinden die vergelijkbaar ruiken met chemicaliën die duur of zeldzaam worden. Het kan ook worden gebruikt om onaangename geuren te vervangen door chemicaliën die aantrekkelijker zijn voor mensen. Ray zei via Phys.org:

“Chemicaliën die giftig of hard zijn in, zeg, smaken, cosmetica of huishoudelijke producten, kunnen worden vervangen door natuurlijke, zachtere en veiligere chemicaliën… De technologie kan ons helpen om nieuwe chemicaliën te ontdekken die bestaande chemicaliën kunnen vervangen die zeldzaam worden, bijvoorbeeld, of die zeer duur zijn. Het geeft ons een breed palet aan verbindingen die we kunnen mengen en matchen voor elke reuktoepassing.”