谷歌研究人員教人工智能如何識別氣味

2022-09-09 02:39:30 編輯：邱馥苑來源：

導讀數十年來，調香師和科學家們一直在努力預測分子的結構與其氣味之間的關系。盡管科學家可以觀察光的波長并確定其是什么顏色，但是當涉及到氣...

數十年來，調香師和科學家們一直在努力預測分子的結構與其氣味之間的關系。盡管科學家可以觀察光的波長并確定其是什么顏色，但是當涉及到氣味時，科學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上發表的一篇論文中，他們解釋了他們如何訓練AI來識別氣味。

研究人員創建了一個由香水調配人識別的近5,000個分子的數據集，調香師對這些分子進行了標記，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據集來訓練其AI(圖形神經網絡或GNN)，以將分子與它們經常接收的描述符關聯起來。然后，研究人員使用剩余的氣味測試了AI并通過了測試。該算法能夠根據分子的結構預測其氣味。

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”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。當您開始合并氣味時，事情變得更加復雜。

不過，谷歌研究人員認為，培訓AI使特定分子與其氣味相關聯是重要的第一步。它可能會影響化學，我們對人類營養的理解，感覺神經科學以及我們如何制造合成香料。

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，科學家們使用機器學習來重現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生的香水。有些人甚至戲弄了我們的嗅覺，以重新想象我們如何設計機器學習算法。

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