数十年来，调香师和科学家们一直在努力预测分子的结构与其气味之间的关系 。尽管科学家可以观察光的波长并确定其是什么颜色，但是当涉及到气味时，科学家不能简单地观察分子并确定其气味 。从研究者谷歌脑团队都希望AI可能会改变这种状况 。在Arxiv上发表的一篇论文中，他们解释了他们如何训练AI来识别气味 。
研究人员创建了一个由香水调配人识别的近5,000个分子的数据集，调香师对这些分子进行了标记，描述范围从“黄油”到“热带”和“杂草” 。研究小组使用了大约三分之二的数据集来训练其AI(图形神经网络或GNN)，以将分子与它们经常接收的描述符关联起来 。然后，研究人员使用剩余的气味测试了AI并通过了测试 。该算法能够根据分子的结构预测其气味 。
正如《连线》指出的那样，有一些警告，而这正是使气味科学变得如此棘手的原因 。首先，两个人可能会以不同的方式描述相同的气味，例如“木质”或“土” 。有时分子具有相同的原子和键，但是它们排列成镜像并且具有完全不同的气味 。这些被称为手性对 。香菜和留兰香只是一个例子 。当您开始合并气味时，事情变得更加复杂 。
不过，谷歌研究人员认为，培训AI使特定分子与其气味相关联是重要的第一步 。它可能会影响化学，我们对人类营养的理解，感觉神经科学以及我们如何制造合成香料 。
Google并不孤单 。今年早些时候，在伦敦巴比肯中心的一次AI展览中，科学家们使用机器学习来重现已灭绝的花朵的气味 。在俄罗斯，人工智能被用来嗅出可能致命的混合气体，而IBM正在试验人工智能产生的香水 。有些人甚至戏弄了我们的嗅觉，以重新想象我们如何设计机器学习算法 。
【谷歌研究人员教人工智能如何识别气味】
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