Исследователи из Google задались целью научить ИИ распознавать запахи по молекулярному строению веществ.
Из примерно 5000 молекул с известным описанием ароматов, как «сладкий», «тропический», «слабый» и так далее, для обучения ИИ была сделана выборка на 2/3 из исходных данных. Более глубокое машинное обучение проводилось на свёрточной нейросети GNN (graph neural network). На основе полученной модели искусственному интеллекту были предложены оставшиеся молекулы, которые система смогла более-менее успешно идентифицировать самостоятельно.
Научить ИИ распознавать запахи невероятно сложно, седь даже разные люди описывают один и тот же запах по разному. И это при том, что у человека для определения запахов в носу расположено свыше 400 типов рецепторов, да и 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, не исключая Россию. В Google надеются, что научное сообщество сможет обмениваться самыми современными моделями и наборами данных для продвижения по пути цифрового распознавания ароматов
