Araştırmacılar Farklı Koku Algılarını Ayırt Edebilen AI Modeli Tasarladı

Yapay zeka araştırmacıları, algoritmalar aracılığıyla insan duyularının çeşitli yönlerini sürekli olarak taklit etmeye çalışırlar. Son yıllarda AI, bilgisayar görme uygulamalarını dramatik olarak geliştirmek için kullanıldı ve AI, ayrıca bir sanatçının tarzında bütün şarkılar oluşturmak da dahil olmak üzere assez etkileyici ses örnekleri oluşturmak için kullanıldı. yakın zamanda, California Riverside Üniversitesi’nden bir bilim insanları ekibi, koku algılarını birbirlerinden ayırt edebilen bir AI oluşturdu soru edilen koku kimyasal bileşimi temelinde.

UC Riverside’dan hücre ve sistem biyoloğu Anandasankar Ray’e göre, araştırmacılar AI modelini insanların kokuları nasıl algıladıklarına dayandırmaya çalıştılar. İnsan burnu yaklaşık 400 koku reseptörü (OR’ler) içerir ve bunların her biri kimyasallar burna girdiğinde aktive edilir. Farklı OR’ler farklı kimyasal setleri tarafından aktive edilir ve birlikte geniş bir kimyasal yapı ve aile yelpazesini tespit edebilme yeteneğine sahiptirler. Bilim adamları OR’lerin farklı molekülleri nasıl tespit edip yorumladığını konusunda assez fazla bilgi sahibi olsalar da, OR’lerin tespit ettiği uyaranın duyusal bir deneyim veya algıya nasıl çevrildiği konusunda daha az bilgi sahibi olunduğu bilinmektedir.

Phy.org’un bildirdiği üzere, Ray, araştırmacıların insan koku algılarını makine öğrenimi algoritmaları ve kimyasal bilgisayarlar aracılığıyla modellemeye çalıştıklarını açıkladı. Makine öğrenimi algoritmaları, büyük miktarda kimyasal değişkeni analiz edebilme, ortak yapıları ve kalıpları çıkarma ve sonra belirli kokulara sahip olacak kimyasalları tanıma yeteneğine sahiptir. Eğitimden sonra, algoritmalar bilinmeyen verilerin nasıl kokacağını tahmin edebilir.

Araştırmacılar, bir bilgisayarın hangi kimyasal özelliklerin OR’leri aktive edebileceğini belirleme yöntemleri oluşturmaya başladılar. Daha sonra, araştırmacılar 34 OR’ye bağlanabilen kimyasal örneklerini bulmak için yarım milyondan fazla kimyasal bileşiği analiz ettiler. Araştırmacılar, aynı algoritmayı kullanarak kimyasal örneklerin algısal özelliklerini tahmin etmeye çalıştılar.

Araştırmacılar, farklı OR aktivasyonlarının algısal kodlama ile ilişkili olduğu sonucuna vardılar. Araştırmacılar, kimyasalların insan gönüllüler tarafından yapılan değerlendirmelerini içeren verileri kullandılar ve bir kimyasal örnek alt kümesinde en iyi algı tahminlerini sağlayan OR’leri seçtiler. Daha sonra, yeni kokular için OR aktivasyonlarının öngörücü olup olmadığını test ettiler.

Araştırmacılara göre, OR aktivitesi 146 farklı kimyasalın algılarını doğru bir şekilde tahmin etmek için kullanılabiliyordu. Tüm OR’ler değil, sadece birkaç tanesi algıları tahmin etmek için gerekliydi. Araştırmacılar, bu hipotezi sinekler üzerinde test etti ve farklı kokulara karşı bir itme veya çekme duyusunu erfolgreich bir şekilde tahmin etti.

Ray, kokuları ve bunlarla ilgili tahminleri dijitalleştirmenin avantajının, sonuçların yeni koku ve yiyecek türlerinin oluşturulmasında kullanılan yeni kimyasalların belirlenmesinde kullanılabileceğini açıkladı. AI, pahalı veya nadir olan kimyasalların benzer kokuya sahip替代leriyle değiştirilmesinde kullanılabiliyordu. Ayrıca, hoş olmayan kokulu bileşiklerin daha hoş kokulu kimyasallarla değiştirilmesinde de kullanılabiliyordu. Ray, Phys.org aracılığıyla şunları söyledi:

“Lezzet, kozmetik veya ev ürünleri gibi alanlarda toksik veya sert olan kimyasallar, doğal, daha yumuşak ve daha güvenli kimyasallarla değiştirilebilir… Bu teknoloji, mevcut kimyasalların yerini alabilecek yeni kimyasalların keşfedilmesine yardımcı olabilir. Örneğin, nadir veya çok pahalı olan kimyasalların yerine geçebilecek yeni kimyasallar keşfedilebilir. Herhangi bir koku uygulaması için birleştirebileceğimiz geniş bir bileşik yelpazesi sunar.”