據(jù)《科學(xué)》雜志1日?qǐng)?bào)道,英美科學(xué)家新設(shè)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型已達(dá)到與人類嗅覺(jué)水平相媲美的程度,能用語(yǔ)言描述化學(xué)物質(zhì)的氣味。研究人員用它“描繪”了與數(shù)百種化學(xué)結(jié)構(gòu)相對(duì)應(yīng)的氣味圖,例如“果味”或“青草味”。這張指南圖可幫助研究人員設(shè)計(jì)新的合成氣味,并可能提供有關(guān)人腦如何解讀氣味的新見(jiàn)解,意味著向氣味數(shù)字化又邁近了一步。
為探索化學(xué)物質(zhì)的結(jié)構(gòu)和氣味之間的聯(lián)系,谷歌研究院衍生初創(chuàng)公司Osmo與美國(guó)莫內(nèi)爾化學(xué)感覺(jué)研究中心、英國(guó)雷丁大學(xué)和美國(guó)亞利桑那州立大學(xué)合作,設(shè)計(jì)了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),它可將55個(gè)描述性單詞中的一個(gè)或多個(gè),與對(duì)氣味的描述相匹配。團(tuán)隊(duì)使用行業(yè)數(shù)據(jù)集對(duì)AI進(jìn)行訓(xùn)練,其中包括大約5000種已知?dú)馕秳┑臍馕?。AI還分析了每種氣味的化學(xué)結(jié)構(gòu),以確定結(jié)構(gòu)與香氣之間的關(guān)系。
該系統(tǒng)識(shí)別了大約250種化學(xué)物質(zhì)結(jié)構(gòu)中的特定模式與特定氣味之間的相關(guān)性。研究人員將這些相關(guān)信息結(jié)合到主氣味圖(POM)中。當(dāng)AI預(yù)測(cè)新分子的氣味時(shí)可參考該圖。
為了比較POM與人類鼻子的嗅覺(jué)水平,15名人類志愿者將特定的氣味與AI使用的同一組描述性詞匯相匹配。接下來(lái),研究人員收集了數(shù)百種自然界中不存在但人們足夠熟悉且可描述出來(lái)的氣味劑。他們要求志愿者描述其中的323個(gè)分子,并要求AI根據(jù)每個(gè)新分子的化學(xué)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)其氣味。結(jié)果,AI的猜測(cè)非常接近人類給出的平均反應(yīng),且更接近正確答案。具體來(lái)說(shuō),該模型在53%的測(cè)試分子中表現(xiàn)優(yōu)于小組成員的平均水平。