A neurális hálózatok szaglást kapnak az új Principal Odor Map segítségével
Egy a Google és több egyetem közreműködésével létrejött kutatócsoport digitális szagtérképet fejlesztett ki, amely lehetővé teszi a machine learning rendszerek számára az illatok számszerűsítését és tervezését. Azzal, hogy kizárólag a molekuláris szerkezet alapján jósolta meg a szagokat, a rendszer átment egy „szaglási Turing-teszten”, a tesztelt molekulák 53%-ánál túlszárnyalva az átlagos emberi résztvevők teljesítményét. A fő innováció a Principal Odor Map (POM), amely úgy funkcionál az illatoknál, mint a CIE színtér a látásnál. A kutatás már a szagok digitalizálására szakosodott Osmo startup megalapításához is vezetett, amely az emberi egészség és boldogság javítását tűzte ki célul.
- Létrehozták a Principal Odor Map-et (POM) a szagok közötti kapcsolatok ábrázolására
- Egy message passing neurális hálózatot tanítottak be egy 5000 molekulából álló adatkészleten
- A rendszer olyan illatminőségeket jósol meg kémiai szerkezetekből, mint a „krémes” vagy a „füves”
- A modell 500 000 olyan potenciális illatanyagot azonosított, amelyet a tudomány vagy az ipar eddig nem ismert
- A POM általánosítható új illatanyagokra és egyéb szaglási feladatokra is
Ez a kutatás új észlelési képességet nyit meg a mesterséges intelligencia számára, a látáson és halláson túl a szaglásra is kiterjesztve azt, ami áttörésekhez vezethet az orvosi diagnosztikában és az állati viselkedéskutatásban.