Oamenii de știință de la Google au explorat modul în care AI poate fi învățată să prezică mirosul unei substanțe pe baza structurii sale moleculare. Această problemă fundamentală în domeniul olfacției digitale a rămas de mult timp nerezolvată.

Imagine creată de Stable Diffusion / Metaverse Post

Pentru a dezvolta acest model de inteligență artificială, cercetătorii au valorificat puterea rețelelor neuronale grafice, o formă specializată de inteligență artificială adaptată pentru datele grafice. Frumusețea acestei abordări constă în capacitatea sa de a reprezenta moleculele ca grafice, cu atomii ca vârfuri și legăturile ca muchii. Această reprezentare unică facilitează o analiză eficientă a caracteristicilor moleculare.

Modelul a fost antrenat meticulos folosind un set de date care cuprinde 5.000 de molecule, fiecare asociată cu descriptori de miros corespunzători, cum ar fi „floral” sau „fructat”. În urma unui antrenament riguros, a fost pus la încercare împotriva a 400 de molecule nevăzute anterior.

Această IA depășește modelele publicate anterior, până la punctul în care înlocuirea răspunsurilor unui om instruit cu rezultatul modelului ar îmbunătăți descrierea generală a panoului.

Rețeaua neuronală a arătat capacitatea de a descrie mirosurile unor substanțe necunoscute la egalitate cu un om obișnuit. În plus, a depășit abordările tradiționale bazate pe descriptori chimici.

Această „hartă a mirosurilor” generată de AI depășește descrierea parfumului. Poate fi aplicat fără probleme la diverse sarcini legate de olfactiv, cum ar fi măsurarea asemănării mirosurilor între diferite substanțe. În consecință, cercetătorii au deschis calea pentru un instrument versatil care poate dezvălui secretele lumii olfactive.

În viitor, modele ca acesta ar putea îmbunătăți descoperirea de noi arome și parfumuri. Prevăd automat mirosul moleculelor care urmează să fie sintetizate, aceste sisteme de inteligență artificială elimină necesitatea unor teste experimentale costisitoare, accelerând semnificativ inovarea aromelor și aromelor.

Spre deosebire de alte simțuri, cum ar fi vederea și auzul, olfactivului îi lipsește o hartă bine stabilită care leagă proprietățile fizice de proprietățile perceptuale. Acest POM reprezintă cu acuratețe ierarhiile perceptuale și distanțele și chiar depășește experții umani în descrierea mirosurilor. Acesta prezice intensitatea mirosului și similitudinea perceptivă, oferind o înțelegere mai profundă a lumii mirosului.

Citiți mai multe despre AI:

  • Top 50 de sugestii text-to-image pentru generatorii de artă AI Midjourney și DALL-E

  • Text-to-3D: Google a dezvoltat o rețea neuronală care generează modele 3D din descrierile de text

Postarea AI învață limbajul mirosului: rețelele neuronale descifrează mirosul din structura moleculară a apărut mai întâi pe Metaverse Post.