谷歌研究人員教人工智能如何識別氣味

數(shù)十年來，調(diào)香師和科學(xué)家們一直在努力預(yù)測分子的結(jié)構(gòu)與其氣味之間的關(guān)系。盡管科學(xué)家可以觀察光的波長并確定其是什么顏色，但是當(dāng)涉及到氣味時，科學(xué)家不能簡單地觀察分子并確定其氣味。從研究者谷歌腦團隊都希望AI可能會改變這種狀況。在Arxiv上發(fā)表的一篇論文中，他們解釋了他們?nèi)绾斡?xùn)練AI來識別氣味。

研究人員創(chuàng)建了一個由香水調(diào)配人識別的近5,000個分子的數(shù)據(jù)集，調(diào)香師對這些分子進行了標(biāo)記，描述范圍從“黃油”到“熱帶”和“雜草”。研究小組使用了大約三分之二的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練其AI(圖形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或GNN)，以將分子與它們經(jīng)常接收的描述符關(guān)聯(lián)起來。然后，研究人員使用剩余的氣味測試了AI并通過了測試。該算法能夠根據(jù)分子的結(jié)構(gòu)預(yù)測其氣味。

正如《連線》指出的那樣，有一些警告，而這正是使氣味科學(xué)變得如此棘手的原因。首先，兩個人可能會以不同的方式描述相同的氣味，例如“木質(zhì)”或“土”。有時分子具有相同的原子和鍵，但是它們排列成鏡像并且具有完全不同的氣味。這些被稱為手性對。香菜和留蘭香只是一個例子。當(dāng)您開始合并氣味時，事情變得更加復(fù)雜。

不過，谷歌研究人員認為，培訓(xùn)AI使特定分子與其氣味相關(guān)聯(lián)是重要的第一步。它可能會影響化學(xué)，我們對人類營養(yǎng)的理解，感覺神經(jīng)科學(xué)以及我們?nèi)绾沃圃旌铣上懔稀?/p>

Google并不孤單。今年早些時候，在倫敦巴比肯中心的一次AI展覽中，科學(xué)家們使用機器學(xué)習(xí)來重現(xiàn)已滅絕的花朵的氣味。在俄羅斯，人工智能被用來嗅出可能致命的混合氣體，而IBM正在試驗人工智能產(chǎn)生的香水。有些人甚至戲弄了我們的嗅覺，以重新想象我們?nèi)绾卧O(shè)計機器學(xué)習(xí)算法。