Автор: 
Учёные Токийского технологического института разработали искусственный интеллект для прогнозирования и воссоздания запахов. Технология применяет алгоритмы машинного обучения и масс-спектральный анализ для подбора молекул, вызывающих определённые ароматы. При этом система не нуждается в обработке физико-химических характеристик одорантов — ИИ предсказывает молекулярные спецификации на основе «впечатления от запаха». Исследование опубликовано в журнале PLOS ONE.
Люди определяют запахи и одоранты с помощью обонятельных рецепторов, экспрессированных в определённых нервных клетках. Воздействие пахучих веществ на нервные клетки связано с их молекулярными особенностями и физико-химическими свойствами. Современные технологии позволяют спрогнозировать обонятельные впечатления по физико-химическим характеристикам, но прогнозирование запахов по молекулам ранее было невозможно.
Группа японских учёных под руководством профессора Такамичи Накамото смогла решить эту проблему с помощью алгоритмов машинного обучения. Вместо того чтобы предсказывать запах по молекулярным данным, новый метод предсказывает молекулярные особенности на основе впечатления от запаха.
«Мы использовали модель предсказания запаха на основе машинного обучения, которую мы ранее сами и разработали для получения впечатления от запаха. Затем мы предсказали масс-спектр по впечатлению от запаха в обратном направлении на основе ранее разработанной прямой модели», — рассказал Накамото.
Накамото объяснил, что масс-спектр смеси запахов получается путём линейной комбинации масс-спектров отдельных компонентов. Эта система позволяет быстро получить прогнозируемые спектры нужных смесей, а также предсказать необходимое соотношение для смешивания. В качестве примера он привел яблочный аромат — используя свою технологию, учёные смогли определить «фруктовые» и «сладкие» молекулы, которые в нужном соотношении дают запах настоящего яблока.
По словам разработчиков, при поддержке нового искусственного интеллекта они теоретически могут приготовить любой аромат. Это решение может понравиться не только парфюмерным брендам, но и фармацветическим, а также пищевым предприятиям. Учёные считают, что новая методика пригодится в пищевой, медицинской, косметической и оздоровительной отраслях, где запахи имеют большое значение.
