robogeek.ru

все о роботах и робототехнике

edu.robogeek.ru

все об обучении робототехнике

Искусственный интеллект и проблемы обоняния

Угадать цвет легко. Если показать людям источник света с длиной волны 510 нм, то большинство скажет, что он выглядит зеленым. Однако, выяснить, как именно будет пахнуть конкретная молекула гораздо сложнее.

Недавно 22 команды исследователей представили набор алгоритмов, способных предсказать запах различных молекул в зависимости от их химической структуры. Предстоит еще выяснить, насколько полезными будут такие программы. Но все-таки подобные алгоритмы могут помочь производителям продуктов питания и парфюмерии разрабатывать новые отдушки с точным учетом запахов.

Сегодняшнее исследование систем обоняния опирается на проведенное ранее исследовании в Рокфеллеровском университете в Нью-Йорке, в котором 49 добровольцев оценивали запах 476 флаконов чистых пахучих веществ. Добровольцы помечали каждый запах одним из 19 дескрипторов, в том числе «рыба», «чеснок», «сладкий» или «жгучий». Они также оценили приятность и интенсивность каждого запаха, создав массовую базу из более чем 1 миллиона данных для всех пахучих молекул в исследовании.

Когда биолог Пабло Мейер узнал об этом исследовании 2 года назад, он увидел возможность проверить, можно ли использовать компьютер, чтобы предсказать, как человек будет оценивать запахи. Хотя исследователи обнаружили около 400 отдельных рецепторов запаха в организме человека, говорит он, во многом остается загадкой, как они работают совместно, чтобы различать разные запахи.

В 2015 году Мейер и его коллеги организовали исследовательский проект DREAM Olfaction Prediction Challenge. Они также дали более 4800 дескрипторов для каждой молекулы, такие как включенные атомы, их расположение, и геометрия, которая представляет собой отдельный набор более 2 миллионов точек данных. Эти данные затем были использованы для обучения компьютерных моделей прогнозирования запахов по химической структурной информации.

Двадцать две команды со всего мира приняли участие в этом исследовании. «Мы узнали, что можем очень конкретно назначить структурные особенности описания запаха, - говорит Мейер. - Например, молекулы из сернистой группы, как правило, производят чесночный запах, а молекулы со сходной химической структурой с ванилином предвещают запах выпечки».

Мейер предполагает, что такие модели помогут создавать новые молекулы, настроенные на особые запахи, например, сандала или цитрусовых.

Текущее исследование показало, что компьютеры могут предсказать, какое из 19 слов люди будут использовать, чтобы описать набор запахов, но пока не ясно, смогут ли такие же программы искусственного интеллекта справиться с этой задачей, если будет больше категорий. Возможно, это служит напоминанием о том, что восприятие запахов остается проблемой как для человека, так и для искусственного интеллекта.

Комментарии

(1) Добавить комментарий

Ищите команду разработчиков? Не можете найти робота для своих нужд? Пишите нам!

Для обратной связи укажите ваш E-mail, он будет доступен только администратору. Так вы сможете оперативно узнать, когда ответ на ваш вопрос будет опубликован

Новые комментарии

Управлять страной - дело техники (буквально)
Взрослый Гость
11.12.2017
11:12:52
Детский сад и абсолютная некомпетентность.
В Москве прошел рэп-баттл искусственных интеллектов (+видео)
Гость
08.12.2017
02:01:57
Круто! До чего дошел прогресс))