Кому потрібен ніс? Цей божевільний новий алгоритм може передбачати запах, просто аналізуючи молекулярні структури

Чи можете ви вгадати запах молекули, вивчивши її структуру? Навіть якщо ви хімік-ольфактор – той, хто вивчає нюх – відповідь майже напевно буде негативною. Проте проект дослідників з Університету Рокфеллера в Нью-Йорку може допомогти вирішити цю проблему завдяки відкритому набору даних і передовим технологіям машинного навчання.

Результати можуть мати широкий спектр застосувань, в тому числі допомогти експертам з парфумерії просіяти мільярди різних молекул, щоб знайти саме той запах, який вони шукають.

Для початку дослідники Університету Рокфеллера попросили 49 добровольців оцінити запах 476 різних хімічних речовин на основі 21 різних дескрипторів. Вони варіювалися від інтенсивності та приємності запаху хімікатів до того, наскільки гострим або фруктовим він був. Після того, як ці дані були зібрані, дослідники опублікували їх для 407 хімічних речовин – разом з 4,884 іншими змінними, заснованими на хімічній структурі – для тих, хто хотів спробувати написати алгоритм, щоб розібратися у всьому цьому.

• Smell-O-Vision: Цей навушник імітує запах за допомогою електрики
• Smellicopter – автономний безпілотник, що переслідує запахи, виготовлений зі справжніми антенами метеликів
• Ця компанія хоче вирішити брудну проблему з безпілотними автомобілями

Решта 69 хімічних речовин були притримані для того, щоб можна було протестувати створені алгоритми.

Зрештою, професор Річард Геркін, нейробіолог з Університету штату Арізона в Темпі, придумав формулу-переможець. Його алгоритм виявився здатним передбачити бали, які добровольці поставили хімічним речовинам, виходячи лише з їх хімічного складу. Звичайно, 21 дескриптор – це недостатньо детальна інформація для точного аналізу кожної окремої хімічної речовини, але це вражаючий початок.

Можливість використання такої технології, як ця, щоб допомогти звузити поле пошуку певного запаху або навіть смаку, є досить захоплюючою. “Зрештою, ви можете використовувати базу даних … і сказати: “Добре, виберіть 100 найкращих збігів з мільярда молекул”, – сказав Геркін в інтерв’ю New Scientist. “Сотню молекул легше перевірити, ніж мільярд”.

Що далі? Перевернути формулу, щоб передбачити, які запахи виникають при змішуванні певних хімічних речовин. Це можливо? Якщо ми щось і зрозуміли про машинне навчання, так це те, що ми списуємо його на свій страх і ризик.

Рекомендації редакції

• “Нюхачі” Nissan перевіряють нові автомобілі на запах
• Цей штучний “ніс на чіпі” може винюхувати вино, каву і шкідливі гази
• Intel використовує штучний інтелект для створення чіпів нюху і зору
• Нюхати – значить вірити: F

Source: digitaltrends.com