Пятница , Ноябрь 22 2019
Главная / Hardware / Исследователи из Google учат ИИ распознавать запахи

Исследователи из Google учат ИИ распознавать запахи

В отличие от определения цветов, которые легко идентифицируются по длине волны, определение запахов по молекулам отличается крайней неоднозначностью. Часто даже два человека могут один и тот же аромат описать по-разному. А ведь в строении молекул есть ещё так называемые хиральные пары, когда все связи и строения атомов одинаковые и отличаются только зеркальным отражением друг друга, например, тмин и мята, ароматы которых совершенно не совпадают при одинаковом строении на атомарном уровне. Человек отличит эту тонкость, а как научить этому ИИ? Но ведь это не остановит учёных?

Westend61, Getty Images

Westend61, Getty Images

Исследователи из Google задались целью научить ИИ распознавать запахи по молекулярному строению веществ. Из примерно 5000 молекул с известным описанием ароматов в таких терминах, как «маслянистый», «тропический», «слабый» и так далее, для обучения ИИ была сделана выборка на 2/3 из исходных данных. Глубокое машинное обучение проводилось на такой свёрточной нейросети, как GNN (graph neural network). На основе полученной модели искусственному интеллекту были предложены оставшиеся молекулы, которые система смогла более-менее успешно идентифицировать самостоятельно.

В компании Google не испытывают иллюзий по поводу скорого появления ИИ-платформ для точного определения запахов. Это очень сложная для решения проблема. Например, у человека для этого в носу расположено свыше 400 типов рецепторов, а ведь ещё различать запахи мы учимся с рождения. Но решение проблемы с определением ароматов манит широкими перспективами: от оцифровки с возможностью компьютерного синтеза запахов до возвращения чувствительности к ароматам людям, лишённых этой роскоши по тем или иным причинам.

Работы в этом направлении ведутся во многих странах мира. Россия также вовлечена в процесс создания «электронного носа» и решений для идентификации запахов. В Google надеются, что научное сообщество сможет обмениваться самыми современными моделями и наборами данных для продвижения по пути цифрового распознавания ароматов.


Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме