Timp de zeci de ani, producatorii de parfumuri dar și oamenii de știință s-au străduit să prezica relația dintre structura unei molecule și mirosul acesteia.
În timp ce oamenii de știință pot privi o lungime de undă a luminii și pot identifica ce culoare este, atunci când vine vorba de mirosuri, oamenii de știință nu pot pur și simplu să privească o moleculă și să-i identifice mirosul. Cercetătorii echipei Google Brain speră că AI-ul ar putea schimba asta. Într-o lucrare publicată pe Arxiv, ei explică modul în care antrenează AI-ul pentru a recunoaște mirosurile.
Cercetatorii au creat un set de date de aproape 5.000 de molecule identificate de producatori de parfumuri, care au etichetat moleculele cu descrieri care variaza de la „buttery” la „tropical” si „weedy”. Echipa a folosit aproximativ două treimi din setul de date pentru a antrena AI (o rețea neurală grafică sau GNN) pentru a asocia molecule cu descriptorii pe care le primesc adesea. Cercetătorii au folosit apoi aromele rămase pentru a testa AI – iar lucrurile au functionat. Algoritmii au putut să prezică mirosurile moleculelor pe baza structurilor lor.
Totusi există câteva avertismente și acestea sunt ceea ce face ca știința mirosului să fie atât de dificilă. Pentru început, două persoane ar putea descrie același parfum in mod diferit, de exemplu „lemnos” sau „pământesc”. Uneori, moleculele au aceiași atomi și legături, dar sunt aranjate ca imagini în oglindă și au mirosuri complet diferite. Acestea se numesc perechi asimetrice; chimenul și spearmint (menta) sunt doar un exemplu. Lucrurile se complică și mai mult când începi să combini parfumurile.
Google nu este singura compania care a facut astfel de cercetari. La o expoziție de AI la Barbican Center din Londra, ce a avut loc la începutul acestui an, oamenii de știință au folosit învățarea mașinii pentru a recrea mirosul unei flori dispărute. În Rusia, AI este folosită pentru a elimina amestecurile de gaze potențial mortale, iar IBM face experimente cu parfumuri generate de AI. Unii chiar s-au jucat folosind simțul mirosului nostru pentru a ne imagina modul în care proiectăm algoritmi de învățare a mașinilor.
