Google AI ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial que hace coincidir la estructura de las moléculas con su olor.
Representantes de Google AI también hablaron sobre el proyecto en las redes sociales.
Hoy presentamos un mapa sensorial generado por MLque relaciona miles de moléculas y sus olores percibidos, lo que permite la predicción de olores de moléculas invisibles y proporciona una herramienta potencial para abordar problemas de salud global como las enfermedades transmitidas por insectos. https://t.co/wmiq6wPKv5
— Google AI (@GoogleAI) 6 de septiembre de 2022
Hoy presentamos un mapa táctil creado con aprendizaje automático.Se une a miles de moléculas y sus olores percibidos, lo que permite predecir los olores demoléculas invisibles y proporcionar una herramienta potencial para abordar problemas de salud mundial como las enfermedades transmitidas por insectos.
Los ejemplos más famosos de estas tarjetas están asociados convisión de color, incluida la rueda de colores, y opciones más complejas utilizadas para capturar color en video, según Google AI en un comunicado de prensa. Hay más de 300 receptores olfativos, a diferencia de los tres sensores de color del ojo humano (rojo, verde y azul). Por lo tanto, es muy difícil crear un mapa de olores.
En 2019, la inteligencia artificial de Google desarrolló un modelo de red neuronal de grafos.La red neuronal de grafos (GNN) es un tipo de red neuronal que funciona directamenteUn uso típico de GNN es clasificar nodos.
Ahora, la red de IA de Google ha comenzado a explorar miles deejemplos de varias moléculas combinadas con nombres de olores como "carnoso", "floral" o "mentolado". El objetivo es aprender a buscar la relación entre la estructura de una molécula y la probabilidad de que tenga una etiqueta de olor especial.
Como resultado, los ingenieros crean un mapa que vincula la estructura de la molécula con el olor que emite.La red neuronal también mide qué tan cerca están las moléculas entre sí en términos de olor.En total, los científicos utilizaron más de 5.000 moléculas de dos conjuntos de datos diferentes de sabores y olores.
Además, en un estudio separado realizado por colegasMainland usó una red neuronal para crear un mapa que vincula las estructuras moleculares de los compuestos que repelen a los mosquitos con cómo perciben los olores los insectos repelentes.
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