A IA do Google desenvolveu um modelo de inteligência artificial que combina a estrutura das moléculas com seu cheiro.
Representantes do Google AI também falaram sobre o projeto nas redes sociais.
Hoje apresentamos um mapa sensorial gerado por MLque relaciona milhares de moléculas e seus odores percebidos, permitindo a previsão de odores de moléculas invisíveis e fornecendo uma ferramenta potencial para lidar com problemas de saúde globais, como doenças transmitidas por insetos. https://t.co/wmiq6wPKv5
— Google AI (@GoogleAI) 6 de setembro de 2022
Hoje estamos apresentando o mapa de toque,criado usando aprendizado de máquina. Ele liga milhares de moléculas e seus odores percebidos, permitindo a previsão de odores de moléculas invisíveis e fornecendo uma ferramenta potencial para resolver problemas de saúde globais, como doenças transmitidas por insetos.
Os exemplos mais famosos desses cartões estão associados avisão de cores, incluindo a roda de cores e opções mais complexas usadas para capturar cores em vídeo, de acordo com o Google AI em um comunicado de imprensa. Existem mais de 300 receptores olfativos, em oposição aos três sensores de cores do olho humano (vermelho, verde e azul). Portanto, é muito difícil criar um mapa de cheiro.
Em 2019, a inteligência artificial do Googledesenvolveu um modelo de rede neural gráfica (GNN). Recapitulando, este é um tipo de rede neural que trabalha diretamente com a estrutura de um gráfico. Uma aplicação típica do GNN é a classificação de nós.
Agora, a rede Google AI começou a explorar milhares deexemplos de várias moléculas combinadas com nomes de odor como "carnudo", "floral" ou "mentolado". O objetivo é aprender a procurar a relação entre a estrutura de uma molécula e a probabilidade de que ela tenha um rótulo de cheiro especial.
Como resultado, os engenheiros criam um mapa querelaciona a estrutura de uma molécula ao odor que ela emite. A rede neural também mede o quão próximas as moléculas estão umas das outras em termos de cheiro. No total, os cientistas usaram mais de 5.000 moléculas de dois conjuntos diferentes de dados de sabor e odor.
Além disso, em um estudo separado por colegasO continente usou uma rede neural para criar um mapa ligando as estruturas moleculares dos compostos que repelem os mosquitos à forma como os insetos repelentes percebem os cheiros.
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Foto da capa: CC0 Domínio público