Google AI는 냄새 지도를 만듭니다: 과학자들은 5,000개의 분자와 신경망을 사용합니다

Google AI는 분자의 구조와 냄새를 일치시키는 인공 지능 모델을 개발했습니다.

이것은 특정 음식 맛의 개발이나 질병을 유발하는 유기체를 격퇴하는 화합물의 검출에 도움이 될 것으로 보고되었습니다.

Google AI의 대표자들도 소셜 네트워크에서 프로젝트에 대해 이야기했습니다.

오늘은 기계 학습으로 만든 터치 맵을 소개합니다.수천 개의 분자와 인지된 냄새를 결합하여 다음에서 냄새를 예측할 수 있습니다.보이지 않는 분자를 만들고 곤충 매개 질병과 같은 글로벌 건강 문제를 해결할 수 있는 잠재적인 도구를 제공합니다.

이 카드의 가장 유명한 예는 다음과 같습니다.보도 자료에서 Google AI에 따르면 컬러 휠을 포함한 컬러 비전 및 비디오에서 색상을 캡처하는 데 사용되는 더 복잡한 옵션. 인간의 눈의 세 가지 색상 센서(빨간색, 녹색 및 파란색)와 달리 300개 이상의 후각 수용체가 있습니다. 따라서 냄새 지도를 작성하는 것은 매우 어렵습니다.

2019년 Google의 인공 지능은 그래프 신경망 모델을 개발했습니다.그래프 신경망(GNN)은 직접 작동하는 신경망 유형입니다GNN의 일반적인 용도는 노드를 분류하는 것입니다.

이제 Google AI 네트워크는 수천 개의"고기", "꽃" 또는 "민티"와 같은 냄새 이름과 결합된 다양한 분자의 예. 목표는 분자 구조와 특별한 냄새 라벨이 붙을 가능성 사이의 관계를 찾는 방법을 배우는 것입니다.

결과적으로 엔지니어들은 다음과 같은 지도를 만듭니다.분자의 구조를 그것이 방출하는 냄새와 연관시킵니다. 신경망은 또한 냄새 측면에서 분자가 서로 얼마나 가까운지 측정합니다. 전체적으로 과학자들은 두 개의 서로 다른 맛과 냄새 데이터 세트에서 5,000개 이상의 분자를 사용했습니다.

또한 동료들의 별도 연구에서Mainland는 신경망을 사용하여 모기를 퇴치하는 화합물의 분자 구조와 구충제가 냄새를 감지하는 방식을 연결하는 지도를 만들었습니다.

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