Các nhà nghiên cứu thiết kế mô hình AI có khả năng phân biệt các nhận thức mùi khác nhau

Các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo luôn cố gắng sao chép các khía cạnh của cảm giác con người thông qua các thuật toán. Trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng để tăng cường đáng kể các ứng dụng tầm nhìn máy tính trong những năm gần đây, và trí tuệ nhân tạo cũng đã được sử dụng để tạo ra các mẫu âm thanh khá ấn tượng, thậm chí tạo ra cả bài hát theo phong cách của một nghệ sĩ. Gần đây, một nhóm các nhà khoa học từ Đại học California, Riverside đã quản lý để tạo ra một trí tuệ nhân tạo có khả năng phân biệt mùi từ nhau dựa trên thành phần hóa học của mùi trong câu hỏi.

Theo nhà sinh học tế bào và hệ thống tại UC Riverside, Anandasankar Ray, các nhà nghiên cứu đã cố gắng dựa trên mô hình trí tuệ nhân tạo của họ về cách con người nhận thức mùi. Mũi người chứa khoảng 400 thụ thể olfactory (ORs) được kích hoạt khi các hóa chất进入 mũi. Các thụ thể olfactory khác nhau được kích hoạt bởi các tập hợp hóa chất khác nhau và cùng nhau chúng có khả năng phát hiện một loạt các cấu trúc và họ hóa học khác nhau. Trong khi các nhà khoa học biết một lượng đáng kể về cách các thụ thể olfactory phát hiện và giải thích các phân tử khác nhau trong một mùi, điều gì ít được biết đến là cách kích thích mà các thụ thể olfactory phát hiện dịch chuyển đến một trải nghiệm cảm giác, hoặc nhận thức, trải nghiệm của việc ngửi thấy một thứ gì đó.

Như Phy.org đã báo cáo, Ray giải thích rằng các nhà nghiên cứu đã cố gắng mô hình hóa nhận thức olfactory của con người thông qua sự kết hợp của các thuật toán học máy và thông tin hóa học. Các thuật toán học máy có khả năng phân tích số lượng lớn các biến hóa học, kéo các cấu trúc và mẫu chung của chúng và sau đó học cách xác định các hóa chất sẽ có mùi nhất định. Sau khi được đào tạo, các thuật toán cuối cùng có thể dự đoán cách các kết hợp hóa học mới sẽ ngửi thấy thậm chí nếu dữ liệu không được gắn nhãn và không biết hóa chất ngửi thấy như thế nào.

Đội nghiên cứu bắt đầu bằng cách tạo ra các phương pháp sẽ cho phép máy tính xác định các tính năng hóa học nào có khả năng kích hoạt các thụ thể olfactory. Sau đó, các nhà nghiên cứu đã phân tích hơn nửa triệu hợp chất hóa học để tìm các mẫu có khả năng gắn kết với 34 thụ thể olfactory. Các nhà nghiên cứu sau đó đã cố gắng ước tính các đặc tính nhận thức của các mẫu hóa học với cùng một thuật toán được sử dụng để dự đoán hoạt động của thụ thể olfactory.

Đội nghiên cứu đã tìm thấy rằng sự kết hợp của các hoạt động thụ thể olfactory khác nhau dường như có mối quan hệ với mã hóa nhận thức. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu chứa các đánh giá của các hóa chất bởi các tình nguyện viên người và chọn các thụ thể olfactory cung cấp dự đoán nhận thức tốt nhất trên một tập hợp con của các mẫu hóa học. Sau đó, họ đã kiểm tra xem hoạt động của thụ thể olfactory có dự đoán được các mùi mới hay không.

Theo các nhà nghiên cứu, hoạt động của thụ thể olfactory có thể được sử dụng để dự đoán chính xác nhận thức của 146 hóa chất khác nhau. Chỉ một vài thụ thể olfactory là cần thiết để dự đoán nhận thức, không phải tất cả các thụ thể olfactory. Các nhà nghiên cứu đã xác nhận giả thuyết này trên ruồi giấm và đã thành công trong việc dự đoán sự tránh né hoặc thu hút đối với các mùi khác nhau.

Ray giải thích rằng lợi thế của việc số hóa mùi và dự đoán liên quan đến chúng là kết quả có thể được sử dụng để xác định các loại hóa chất mới có thể được sử dụng trong việc tạo ra các loại nước hoa và thực phẩm mới. Trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để tìm các chất thay thế có mùi tương tự như các hóa chất đang trở nên đắt tiền hoặc hiếm. Nó cũng có thể được sử dụng để thay thế các hợp chất có mùi khó chịu bằng các hóa chất hấp dẫn hơn đối với con người. Ray đã tuyên bố qua Phys.org:

“Các hóa chất độc hại hoặc thô trong, ví dụ, hương vị, mỹ phẩm hoặc sản phẩm gia đình có thể được thay thế bằng các hóa chất tự nhiên, mềm và an toàn hơn… Công nghệ có thể giúp chúng tôi khám phá các hóa chất mới có thể thay thế các hóa chất hiện có đang trở nên hiếm, ví dụ, hoặc rất đắt tiền. Nó cung cấp cho chúng tôi một bảng màu rộng lớn của các hợp chất mà chúng tôi có thể kết hợp và kết hợp cho bất kỳ ứng dụng olfactory nào.”