AI可以识别香气了 利用神经网络让你“看见”气味
要点:
利用图神经网络建立了分子结构与气味描述之间的首个映射
该模型可以根据分子的化学结构预测气味描述
这可能是实现气味数字化的重要一步,但要落实共享气味等可能性还需更多工作
近日,研究人员利用一种称为图神经网络的深度学习算法,建立了一种模型,能够将化合物的结构映射到气味描述。该模型已成功预测人类小组如何描述新的气味,最终实现气味的数字化。这项工作发表在8月31日的《科学》杂志上。
具体来说,研究人员使用了一种特定类型的图神经网络,即消息传递神经网络。它在一个香料行业数据集上进行训练,该数据集包含超过5000种分子,其结构转换为图形,并标记了专业的气味笔记。研究小组的一部分人员在这项工作开始时就在谷歌工作,其中一些人则在2023年1月成立了一家衍生公司Osmo,由Alphabet的风险投资部门Google Ventures支持。

研究人员认为,图神经网络的预测能力使得他们能够完成这项工作。该模型产生了一个空间表示,显示不同分子的气味描述符的相似性。该模型包含超过250个维度,比色彩的类似表示更为复杂。仅给定一种新分子的化学结构图形式,该模型就可以将其放置在映射中,从本质上预测气味可能的描述方式。研究人员称之为主要气味映射,这在嗅觉感官方面是前所未有的。
为了验证模型的性能,将400种新分子的评估与一个15人小组的评级进行了比较,该小组经过训练,可以识别55种气味标签。模型的表现不是完美的,但53%的时间内,模型比中位小组成员更接近平均小组评估。换句话说,用模型替换一个小组成员可以改进组描述。
尽管取得了进展,但研究人员也意识到嗅觉的主观性和个体差异。此外,气味强度、多种基本气味分子的混合物和浓度、没有给定分子结构的真实世界气味的数字化、提高描述能力等方面还需要进一步研究。
总的来说,这项工作代表了一个重要的里程碑,首次建立了从化学结构到气味描述的映射。它为开发新的生产或分析气味的方式打下基础,可能导致各种新产品和技术的出现,例如医疗测试、治疗或假肢。但是,要实现像通过互联网共享气味这样的可能性,还需要做更多工作。
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