На протяжении десятилетий парфюмеры и ученые пытались предсказать связь между структурой молекулы и ее запахом.
Исследователи Google создали набор данных о почти 5000 молекулах, идентифицированных парфюмерами, которые создали описания запахов для каждой молекулы. Команда использовала две трети этого набора данных для обучения графической нейронной сети, чтобы ИИ "знал" связь молекул с описаниями хапахов. Затем исследователи успешно использовали оставшиеся ароматы для проверки ИИ. Алгоритмы были способны предсказывать запахи молекул на основе их структур.
Есть несколько особенностей, которые делают науку об обонянии достаточно сложной. Например, два человека могут описывать один и тот же запах по-разному, например, «древесный» или «земляной». Иногда молекулы имеют одинаковые атомы и связи, но они расположены в виде зеркальных отображений, и имеют совершенно разные запахи. Это так называемые хиральные пары: тмин и мята - только один пример. Все становится еще сложнее, когда вы начинаете комбинировать ароматы.
Тем не менее, исследователи Google считают, что обучение искусственного интеллекта связывать определенные молекулы с их ароматами является важным первым шагом. Это может повлиять на наше понимание сенсорной нейробиологии и того, как создавать искусственные ароматы.
https://news.yahoo.com/2019-10-24-google-researchers-train-ai-smells.html
