Исследователи разрабатывают модель ИИ, способную различать различные запаховые восприятия

Исследователи искусственного интеллекта всегда пытаются воспроизвести аспекты человеческих чувств с помощью алгоритмов. ИИ был использован для значительного улучшения приложений компьютерного зрения в последние годы, и ИИ также был использован для генерации довольно впечатляющих аудио-образцов, даже создания целых песен в стиле одного артиста. Недавно команда ученых из Университета Калифорнии, Риверсайд смогла создать ИИ, способный различать запахи друг от друга на основе химического состава запаха в вопросе.

Согласно биологу клеток и систем Университета Калифорнии, Риверсайд, Анандасанкару Рэю, исследователи пытались основать свою модель ИИ на том, как люди воспринимают запахи. Человеческий нос содержит примерно 400 обонятельных рецепторов (ОР), которые активируются, когда химические вещества входят в нос. Разные ОР активируются разными наборами химических веществ и вместе они способны обнаруживать широкий спектр разных химических структур и семей. Хотя ученые знают довольно много о том, как ОР обнаруживают и интерпретируют разные молекулы внутри запаха, что менее известно, это то, как стимул, который обнаруживают ОР, переводится в сенсорный опыт, или восприятие, опыт запаха.

Как сообщает Phy.org, Рэй объяснил, что исследователи пытались смоделировать человеческие обонятельные восприятия с помощью комбинации алгоритмов машинного обучения и химической информатики. Алгоритмы машинного обучения способны анализировать большое количество химических переменных, выделяя общие структуры и закономерности, и затем обучаться определять, какие химические вещества будут иметь определенные запахи. После обучения алгоритмы могут в конечном итоге предсказать, как новые химические комбинации будут пахнуть, даже если данные не помечены и неизвестно, как пахнет химическое вещество.

Команда исследователей начала с создания методов, которые позволили бы компьютеру определить, какие химические особенности были способны активировать ОР. Затем исследователи проанализировали более половины миллиона химических соединений, чтобы найти образцы, которые могли связаться с 34 ОР. Исследователи затем пытались оценить перцептивные качества химических образцов с помощью того же алгоритма, который использовался для предсказания активности ОР.

Команда исследователей обнаружила, что комбинации разных активаций ОР, кажется, имеют отношение к перцептивному кодированию. Исследователи использовали данные, содержащие оценки химических веществ людьми-волонтерами, и выбрали ОР, которые доставили лучшие предсказания восприятия на подмножестве химических образцов. Затем они протестировали, предсказывают ли активации ОР новые запахи.

Согласно исследователям, активность ОР можно использовать для правильного предсказания восприятий 146 разных химических веществ. Только несколько ОР были необходимы для предсказания восприятий, не все ОР. Исследователи подтвердили эту гипотезу на мухах-fruit и смогли успешно предсказать отвращение или привлечение к разным запахам.

Рэй объяснил, что преимущество цифрового запаха и предсказаний, связанных с ним, заключается в том, что результаты можно использовать для определения новых типов химических веществ, которые можно использовать при создании новых типов ароматов и продуктов питания. ИИ можно использовать для поиска замен, которые пахнут подобно химическим веществам, которые становятся дорогими или редкими. Его также можно использовать для замены неприятно пахнущих соединений на химические вещества, которые более привлекательны для людей. Рэй заявил через Phys.org:

“Химические вещества, которые токсичны или резки в, скажем, вкусе, косметике или бытовых продуктах, можно заменить натуральными, мягкими и безопасными химическими веществами… Технология может помочь нам открыть новые химические вещества, которые могут заменить существующие, которые становятся редкими, например, или которые очень дорогие. Это дает нам обширную палитру соединений, которые мы можем смешивать и сочетать для любого обонятельного применения.”