Araştırmacılar, Kimyasalların Kokusunu Tahmin Etmek İçin Bir AI Eğitiyor

Google Brain'deki araştırmacılar tarafından yakın zamanda yayınlanan bir makale, araştırmacıların, ağa iletilen kimyasalların yapısına dayalı olarak nesnelerin kokusunu tahmin etmek için bir yapay zekayı nasıl eğitmeyi başardıklarını gösteriyor. Wired tarafından bildirildiği gibi, araştırmacılar, çalışmalarının, diğer duyularımızla karşılaştırıldığında çok az anlaşılan insan koku alma duyusunu çevreleyen bazı gizemleri çözmeye yardımcı olabileceğinden umutlu.

Kokular arasındaki farklar karmaşıktır ve bir molekülde değişen tek bir atom, bir kokuyu hoştan hoş olmayana değiştirebilir. Araştırmacıların, kimyasal yapıların koku alma duyularımız tarafından hoş veya itici olarak yorumlanmasına neden olan kalıpları anlaması zordur. Buna karşılık, bilim adamlarının onlara ışığın belirli dalga boylarının nasıl görüneceğini söyleyecek kesin ölçümler yapabilmeleri sayesinde, gözümüze renk olarak görünen elektromanyetik spektrum modelleri çok daha kolay ölçülebilir.

Makine öğrenimi algoritmaları, veriler içindeki kalıpları bulma konusunda başarılıdır ve bu nedenle yapay zeka araştırmacıları, kokuların insan beyni tarafından nasıl yorumlandığına dair daha iyi bir fikir edinmek için makine öğrenimini kullanmaya çalıştı. Kokuyu ölçmek için makine öğrenimi algoritmalarından yararlanma girişimleri arasında 2015 yılında gerçekleştirilen DREAM Koku Tahmin Yarışması da yer alıyor. Çeşitli çalışmalar, bu zorluktan elde edilen verileri aldı ve tek moleküllü koku maddelerinin doğal dil tanımlarını oluşturmaya çalıştı.

Arxiv'de yayınlanan son çalışma, Google Beyin araştırmacının sinir ağlarını kullanarak kokuyu ölçme girişimleri. Araştırmacılar bir Grafik Sinir Ağı veya GNN kullandılar. Grafik Sinir Ağları, düğümlerden ve kenarlardan oluşan veri yapıları olan grafik verilerini yorumlama yeteneğine sahiptir. Grafikler, ağları veya bireysel veri noktaları arasındaki ilişkileri temsil etmek için yaygın olarak kullanılır. Bir sosyal ağ bağlamında, bir grafik, ağdaki her bir kişinin bir düğüm veya tepe noktası ile temsil edilmesini sağlar. Bu tür grafikler, sosyal medya şirketleri tarafından mevcut ağınızın çevre birimlerindeki kişileri tahmin etmek ve yeni arkadaşlar önermek için kullanılır.

Araştırmacılar, kokuları yorumlamak amacıyla ağı, her biri doğal bir dil tanımlayıcısıyla eşleşen binlerce molekül üzerinde eğitti. GNN, verileri yorumlayabildi ve moleküllerin yapısındaki kalıpları yakalayabildi. Araştırmacılar tarafından kullanılan tanımlayıcılar "tatlı", "dumanlı" veya "odunsu" gibi ifadelerdi. Araştırmacılar tarafından derlenen 5,000'den fazla molekülün yaklaşık üçte ikisi modeli eğitmek için, kalan üçte biri ise modeli test etmek için kullanıldı.

Araştırmacıların eğittiği model o kadar iyi çalıştı ki, ilk yineleme tamamlandığında performans, kimyasal yapılara doğal dil etiketleri atamaya çalışan diğer araştırmacı gruplarının elde ettiği en yüksek performansla zaten eşleşti.

Projede çalışan araştırmacılardan biri olan Alex Wiltschko, mevcut yaklaşımlarında birkaç sınırlama olduğunu kabul ediyor. Birincisi, yapay zeka, insanların aynı olarak tanımlayacağı kimyasal yapılar arasındaki farklılıkları ayırt edebilir ve yapay zeka onları farklı şekilde sınıflandırsa da, doğaları gereği iki farklı kimyasalı "topraksal" veya "odunsu" olarak adlandırabilir. Sınıflandırıcıyla ilgili bir başka sorun da, birbirinin ayna görüntüsü olan moleküller olan kiral çiftler arasında ayrım yapmamasıdır. Farklı yönler, farklı kokulara sahip oldukları anlamına gelir, ancak model şu anda onları farklı olarak görmemektedir.

Araştırma ekibi, gelecekteki çalışmalarında bu sınırlamaları ele almayı amaçlamaktadır. Araştırmanın daha kat etmesi gereken çok yol var, ancak bu, bir molekülün hangi özelliklerinin belirli kokuları algılamamıza karşılık geldiğini anlamaya yönelik bir adım. Google Brain ekibi, kokuları tanımayı amaçlayan yapay zeka uygulamaları üzerinde çalışan tek araştırma ekibi değil. Koku içeren diğer AI deneyleri, IBM'in koku ile ilgili deneylerini içerir. yapay zeka tarafından üretilen parfümler ve Rus bilim adamlarının tespit etmek için yaptığı bir deney potansiyel olarak zehirli gaz karışımları.