Pescare? caffè? Profumo di pino? L’intelligenza artificiale prevede l’odore della molecola

I colori possono essere descritti dalla lunghezza d’onda della luce e il tono può essere descritto dalla frequenza. Ma come descriveresti le proprietà fisiche della fragranza? I ricercatori di Google e del Monell Chemical Senses Center for Odor Research Institute negli Stati Uniti hanno sviluppato una mappa che mostra la struttura molecolare dell’odore in relazione alla percezione dell’odore. E hanno presentato il loro modello Venerdì su Science MagazineScienze. La mappa può essere utilizzata per prevedere somiglianze tra gli odori e identificare nuovi odori.

Catturare l’odore nella carta non è facile. Quando il tono aumenta in modo molto graduale, la relazione tra la formula chimica di una sostanza e la percezione dell’odore è irregolare. Strutture molecolari che sembrano uguali spesso hanno un odore completamente diverso. Ciò rende le rappresentazioni di molecole comunemente usate, che enfatizzano solo le somiglianze nelle strutture, insufficienti per esprimere l’odore.

rete neurale

Per arrivare ad una rappresentazione utile, i ricercatori hanno utilizzato il cosiddettoRete neurale per trasmettere messaggi“, che è un tipo specifico di rete neurale grafica, che è una forma di intelligenza artificiale. Ogni molecola riceve quante più informazioni possibili, compreso il numero massimo di legami che può formare, la carica formale, l’angolo con cui i legami sono localizzato e la forza della molecola. aromatico – e questo dice qualcosa sulla stabilità dei composti aromatici.

L’essenza di questa rete neurale è che enfatizza le parti specifiche dell’odorante, piuttosto che assegnare lo stesso peso a tutte le informazioni sulla struttura come fanno i metodi di rilevamento delle impronte digitali precedentemente utilizzati. Il modello è stato addestrato utilizzando 5.000 odori provenienti da database di odori esistenti per i quali le etichette erano già associate agli odori (ad esempio erbaceo, cremoso, ecc.).

La mappa bidimensionale sottratta dal modello mostra le distanze relative dei diversi profumi tra loro (due molecole che odorano di gelsomino sono più vicine tra loro rispetto alla molecola che odora di carne) e si può distinguere una gerarchia (gelsomino e lavanda sono sottospecie di la famiglia floreale).

Esperienza di fragranza individuale

Ma il modello può anche prevedere le caratteristiche olfattive dei nuovi profumi? Per questo motivo il modello gareggiava con il “naso” umano. I gruppi di soggetti addestrati rappresentano lo standard per la classificazione degli odori e, sebbene l’esperienza olfattiva individuale vari, le medie dei gruppi sono stabili. Non esiste un modo affidabile per misurare la percezione degli odori e questa mappa dovrebbe fornire una soluzione.

Sia il modello che il naso umano dovevano annusare 400 cose, descrivendo le sostanze in un dizionario olfattivo di 55 parole. Con quelle 55 parole, avrebbe potuto essere descritto sia in senso lato che specifico, contenendo sia “fruttato” e “mela”, sia “terroso”, “vaniglia” e “medicinale”.

Il modello funziona bene con profumi come “aglio” e “pesce”.

Il modello era più vicino al naso umano medio che al naso individuale medio, nel 53% dei casi. Per quanto riguarda il modello più vecchio, che si basa sul metodo dell’impronta digitale, non superava il 41%. Si scopre che il nuovo modello è particolarmente efficace nel prevedere gli odori per i quali esiste una chiara evidenza nella struttura molecolare (zolfo per l’aglio, ammine per il pesce).

Le prestazioni sono peggiori per il tag Musk, che contiene almeno cinque diverse classi di strutture molecolari, sebbene il modello migliori dopo un ulteriore addestramento su strutture complesse.

Sono possibili ulteriori miglioramenti: le esperienze olfattive nel mondo reale di solito derivano da più di un tipo di molecola alla volta. Questo è il motivo per cui i ricercatori vogliono estendere in futuro il loro modello alle miscele.

C’è molto lavoro per un modello come questo. I ricercatori hanno compilato un elenco di 500.000 possibili odori che non sono mai stati sintetizzati, per i quali il modello potrebbe facilmente fornire un’impressione dell’olfatto. Una persona impiega 70 anni per annusare 500.000 sostanze.