Google AI は、分子の構造と匂いを照合する人工知能モデルを開発しました。
Google AI の代表者もソーシャル ネットワークでこのプロジェクトについて話しました。
今日は、ML で生成された感覚マップを紹介しますこれは、数千の分子とそれらの知覚される匂いを関連付け、目に見えない分子からの匂いの予測を可能にし、昆虫媒介疾患などの世界的な健康問題に対処するための潜在的なツールを提供します。 https://t.co/wmiq6wPKv5
— Google AI (@GoogleAI) 2022 年 9 月 6 日
本日はタッチマップのご紹介です。機械学習を使用して作成されます。それは何千もの分子とその知覚される匂いを結びつけ、目に見えない分子からの匂いの予測を可能にし、昆虫媒介性疾患などの世界的な健康問題を解決するための潜在的なツールを提供します。
これらのカードの最も有名な例は、プレス リリースの Google AI によると、カラー ホイールを含む色覚、およびビデオで色をキャプチャするために使用されるより複雑なオプションです。人間の目の 3 つの色センサー (赤、緑、青) とは対照的に、300 以上の嗅覚受容体があります。したがって、においマップを作成することは非常に困難です。
2019 年、Google の人工知能グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) モデルを開発しました。要約すると、これはグラフの構造を直接操作するニューラル ネットワークの一種です。 GNN の典型的な用途はノード分類です。
現在、Google AI ネットワークは何千もの「ミート」、「フローラル」、「ミント」などの匂いの名前と組み合わされたさまざまな分子の例。目標は、分子の構造とそれが特別な匂いラベルを持つ可能性との関係を探す方法を学ぶことです.
その結果、エンジニアは次のようなマップを作成します。分子の構造とそれが発する匂いを関連付けます。ニューラル ネットワークは、匂いの観点から分子が互いにどの程度接近しているかも測定します。科学者たちは、2 つの異なる味と匂いのデータセットから合計 5,000 以上の分子を使用しました。
さらに、同僚による別の研究では、メインランドは、ニューラル ネットワークを使用して、蚊を寄せ付けない化合物の分子構造と、忌避する昆虫が匂いをどのように知覚するかを関連付けるマップを作成しました。
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カバー写真: CC0 パブリック ドメイン