На пути к цифровому обонянию: AI раскрывает тайны запахов

Научная группа в сотрудничестве с Monell Chemical Senses Center и стартапом Osmo, базирующимся в Кембридже, занимается изучением связи между химическими веществами в воздухе и восприятием запаха в мозгу. В последних исследованиях, опубликованных в журнале Science, было обнаружено , что модель на основе машинного обучения может описать, какими будут запахи различных химикатов, лучше человека.

"Модель решает давние пробелы в понимании обоняния," комментирует главный соавтор Joel Mainland.

Основной задачей было разобраться, как молекулярные структуры соотносятся с восприятием их запаха. Команда создала модель, которая обучалась соотносить описания запахов молекул с их молекулярной структурой. Модель была обучена на наборе данных из 5,000 известных веществ с запахом.

Чтобы проверить эффективность модели, исследователи Monell провели процедуру "слепой" проверки. Участники эксперимента описывали новые молекулы, а затем их ответы сравнивались с описаниями модели. В итоге, модель превзошла предсказания отдельных участников панели.

Удивительно, но модель смогла выполнить задачи, на которые её изначально не обучали, например, определение силы запаха.

В будущем эта карта восприятия запаха может быть полезна исследователям в химии, нейробиологии обоняния и психофизике, предоставляя новый инструмент для изучения обонятельных ощущений. Кроме того, это открывает возможности для создания новых запахов для индустрии ароматов и вкусов.