デジタル嗅覚はゼロからイチへ、AI「調香師」が人間と同等の匂いを予測

新しい人工知能「鼻」のテストを支援するために、ドレクセル大学のジョナサン・ドイチュ氏は未知の化学物質の匂いを嗅いで説明することに数時間を費やしました。画像出典：『サイエンス』誌

1日のサイエンス誌の報道によると、英米の科学者らが新たに設計した機械学習モデルが人間の嗅覚に匹敵するレベルに達し、化学物質の匂いを言葉で表現できるようになったという。研究者らはこれを使用して、「フルーティー」や「草っぽい」など、何百もの化学構造に対応する匂いマップを「ペイント」しました。このガイド マップは、研究者が新しい合成香料を設計するのに役立ち、人間の脳が匂いをどのように解釈するかについて新たな洞察を提供し、匂いのデジタル化にさらに一歩近づく可能性があります。

化学物質の構造とその匂いの関係を調査するために、Google Research からスピンアウトしたスタートアップである Osmo は、米国のモネル化学感覚研究センター、英国のレディング大学、アリゾナ州と協力しました。米国の州立大学は、55 の説明単語のうち 1 つ以上を匂いの説明に一致させるニューラル ネットワーク システムを設計します。チームは、約 5,000 種類の既知の臭気物質の匂いを含む業界データセットを使用して AI をトレーニングしました。また、AI は各香りの化学構造を分析し、構造と香りの関係を特定しました。

このシステムは、約 250 種類の化学物質の構造における特定のパターンと特定の臭気の間の相関関係を特定しました。研究者らは、この関連情報をマスター臭気マップ (POM) に結合しました。この数値は、AIが新たな分子の匂いを予測する際の参考となる。

POM の匂いレベルを人間の鼻の匂いレベルと比較するために、15 人の人間のボランティアが特定の匂いを AI が使用した同じ説明単語のセットと照合しました。次に、研究者らは、自然界には存在しないが説明できるほどよく知られている何百もの臭気物質を収集しました。彼らはボランティアにこれらの分子のうち 323 個について説明するよう依頼し、AI にその化学構造に基づいて新しい各分子の匂いを予測するように依頼しました。その結果、AI の推測は人間の平均的な反応に非常に近く、正解に近づきます。具体的には、モデルはテストした分子の 53% でパネル平均よりも優れたパフォーマンスを示しました。

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「エーテル的な」匂いは目に見えず、無形でもありますが、人工知能はどのようにそれを予測できるのでしょうか?人工知能は、規則的で論理的で計算可能なものに対して強力な利点を発揮できることが多いことを忘れないでください。化学物質の匂いと構造の間には特別な関係があります。ここで AI が香りを予測し、人間の調香師とどのように競争できるのかを説明します。

(出典: Science and Technology Daily)

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