Pesquisadores projetam modelo de IA capaz de distinguir diferentes percepções de odor

Os pesquisadores de inteligência artificial estão sempre tentando replicar aspectos dos sentidos humanos por meio de algoritmos. A IA tem sido usada para melhorar drasticamente os aplicativos de visão computacional nos últimos anos, e a IA também tem sido usada para gerar amostras de áudio bastante impressionantes, até mesmo criando músicas inteiras no estilo de um artista. Recentemente, uma equipe de cientistas da Universidade da Califórnia, em Riverside, conseguiu criar uma IA capaz de distinguir cheiross um do outro com base na composição química do odor em questão.

De acordo com o biólogo de células e sistemas da UC Riverside, Anandasankar Ray, os pesquisadores tentaram basear seu modelo de IA em como os humanos percebem os cheiros. O nariz humano contém aproximadamente 400 receptores olfativos (ORs) que são ativados quando os produtos químicos entram no nariz. Diferentes ORs são ativados por diferentes conjuntos de produtos químicos e, juntos, são capazes de detectar uma ampla gama de diferentes estruturas e famílias químicas. Embora os cientistas saibam bastante sobre como os ORs detectam e interpretam as diferentes moléculas dentro de um odor, o que é menos conhecido é como o estímulo que os ORs detectam se traduz em uma experiência sensorial, ou percepção, a experiência de cheirar algo.

Como Phy.org relatou, Ray explicou que os pesquisadores tentaram modelar as percepções olfativas humanas por meio de uma combinação de algoritmos de aprendizado de máquina e informática química. Algoritmos de aprendizado de máquina são capazes de analisar um grande número de variáveis ​​químicas, extrair suas estruturas e padrões comuns e, então, aprender a identificar quais produtos químicos terão determinados cheiros. Depois de treinados, os algoritmos podem eventualmente prever o cheiro das novas combinações químicas, mesmo que os dados não estejam rotulados e não se saiba o cheiro do produto químico.

A equipe de pesquisa começou criando métodos que permitiriam a um computador determinar quais características químicas eram capazes de ativar ORs. Depois, os pesquisadores analisaram mais de meio milhão de compostos químicos para encontrar amostras capazes de se ligar a 34 ORs. Os pesquisadores então tentaram estimar as qualidades perceptivas das amostras químicas com o mesmo algoritmo usado para prever a atividade OR.

A equipe de pesquisa descobriu que combinações de diferentes ativações de OR pareciam ter uma relação com a codificação perceptiva. Os pesquisadores utilizaram dados que continham avaliações de produtos químicos por voluntários humanos e selecionaram as salas de cirurgia que forneceram as melhores previsões de preceitos em um subconjunto das amostras químicas. Eles então testaram se as ativações OR eram ou não preditivas de novos aromas.

De acordo com os pesquisadores, a atividade OR pode ser usada para prever corretamente as percepções de 146 produtos químicos diferentes. Apenas alguns dos ORs foram necessários para prever as percepções, não todos os ORs. Os pesquisadores confirmaram essa hipótese em moscas-das-frutas e conseguiram prever com sucesso uma aversão ou atração por diferentes odores.

Ray explicou que a vantagem de digitalizar cheiros e as previsões associadas a eles é que os resultados podem ser usados ​​para determinar novos tipos de produtos químicos que podem ser usados ​​na criação de novos tipos de fragrâncias e alimentos. A IA pode ser usada para encontrar substitutos com cheiro semelhante a produtos químicos que estão se tornando caros ou raros. Também pode ser usado para substituir compostos de cheiro desagradável por produtos químicos mais atraentes para os seres humanos. Ray afirmou via Phys.org:

“Os produtos químicos que são tóxicos ou agressivos em, digamos, sabores, cosméticos ou produtos domésticos podem ser substituídos por produtos químicos naturais, mais suaves e seguros… A tecnologia pode nos ajudar a descobrir novos produtos químicos que podem substituir os existentes que estão se tornando raros, por exemplo , ou que são muito caros. Isso nos dá uma vasta paleta de compostos que podemos misturar e combinar para qualquer aplicação olfativa”.