„Google AI“ sukuria kvapų žemėlapį: mokslininkai naudoja 5000 molekulių ir neuronų tinklą

Google AI sukūrė dirbtinio intelekto modelį, suderinantį molekulių struktūrą su jų kvapu.

Pranešama, kad tai padės sukurti tam tikrą maisto skonį arba atrasti junginius, kurie atbaido ligas sukeliančius organizmus.

Apie projektą socialiniuose tinkluose kalbėjo ir „Google AI“ atstovai.

Šiandien pristatome jutiklinį žemėlapį,sukurta naudojant mašininį mokymąsi. Jis susieja tūkstančius molekulių ir jų jaučiamus kvapus, leidžia nuspėti nematomų molekulių kvapus ir yra potencialus įrankis sprendžiant pasaulines sveikatos problemas, tokias kaip vabzdžių platinamos ligos.

Garsiausi šių kortelių pavyzdžiai yra susiję suSpalvų matymas, įskaitant spalvų ratą, ir sudėtingesnės parinktys, naudojamos spalvoms užfiksuoti vaizdo įraše, teigiama Google AI pranešime spaudai. Yra daugiau nei 300 uoslės receptorių, priešingai nei trys žmogaus akies spalvų jutikliai (raudona, žalia ir mėlyna). Todėl labai sunku sukurti kvapų žemėlapį.

2019 m. „Google“ dirbtinis intelektassukūrė grafinio neuroninio tinklo (GNN) modelį. Apibendrinant, tai yra neuroninio tinklo tipas, kuris tiesiogiai veikia su grafiko struktūra. Tipiškas GNN taikymas yra mazgų klasifikavimas.

Dabar Google AI tinklas pradėjo tyrinėti tūkstančiusįvairių molekulių pavyzdžiai kartu su kvapų pavadinimais, tokiais kaip „mėsiškas“, „gėlėtas“ ar „mėtinis“. Tikslas – išmokti ieškoti ryšio tarp molekulės struktūros ir tikimybės, kad ji turės specialią kvapo etiketę.

Dėl to inžinieriai sukuria žemėlapį, kurissusieja molekulės struktūrą su jos skleidžiamu kvapu. Neuroninis tinklas taip pat matuoja, kiek molekulės yra arti viena kitos kvapo prasme. Iš viso mokslininkai panaudojo daugiau nei 5000 molekulių iš dviejų skirtingų skonio ir kvapo duomenų rinkinių.

Be to, atskirame kolegų tyrimeŽemyninė dalis naudojo neuroninį tinklą, kad sukurtų žemėlapį, susiejantį uodus atbaidančių junginių molekulines struktūras su tuo, kaip atbaidantys vabzdžiai suvokia kvapus.

Skaityti daugiau:

Mokslininkai priartėjo prie piramidžių paslapčių išaiškinimo: kaip senovės žmonės sugebėjo jas pastatyti

Atskleidžiamas kepenų sveikatos palaikymo senatvėje mechanizmas

Fizikai paaiškina Hawkingo „kosminį neatitikimą“: kaip tai pakeis mokslą

Viršelio nuotrauka: CC0 Public domain