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AI也能有嗅觉!谷歌正训练人工智能预测分子气味【亚博app】

 


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本文摘要:一批人工智能、生命科学和化学方面的专家正在通过图神经网络来辨识分子、预测气味。

一批人工智能、生命科学和化学方面的专家正在通过图神经网络来辨识分子、预测气味。这批专家创建的模型性能早已打破了目前的所有方法,该模型问世于DREAM嗅觉预测挑战赛。这些研究员主要来自于谷歌、加拿大高等研究所、多伦多矢量人工智能研究所、多伦多大学和亚利桑那州而立大学。这些研究人员坚信,随着机器学习在分子辨识领域应用于水平的提升,机器智能将可以展开气味辨识,就像让人工智能仿真视觉、听力等其他感官能力。

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另外,研究人员还在尝试让机械臂取得触觉。一篇涉及论文里写到:“深度自学在嗅觉方面获得的变革,能协助找到新的化学合成物,进而增加大自然作物的市场需求,减少对生态环境的影响。通过气味辨识模型推论出有分子结构,可以协助我们解读大脑嗅觉感官的运作方式。

”IBMResearch和香水公司Symrise也在尝试通过机器学习来设计新的味道。研究员回应图神经网络非常适合结构-气味的分析关系模型(QSOR),后者需要实分子特性(例如气味)和类簇分子在矢量空间中的关系。从这个方面看,气味辨识可以当作是一种多标签的分类问题,研究员称作“嗅觉映射”,这类似于计算机将图像分解成为红蓝绿三色。

研究员在论文中说明道:“通过将原子视作节点,化学键视作边缘,我们可以把分子看作一个图像。我们明确提出将图神经网路应用于QSOR模型,并利用嗅觉专家获取的数据库证明了它的性能近超强现有的方法。分析表明,图神经网络的分析映射需要挖掘出分子结构和气味之间的潜在关系。

”这些研究人员利用数据库里5030份香水材料的分子数据训练自己的模型。每一个分子数据都让嗅觉专家贴上了标签,还包括水果味、烤面包味等,并将之被打乱。为了减缓嗅觉预测人工智能的变革,谷歌计划在将来公开发表更加多涉及的数据组。这方面的研究将需要对气味展开数字化,协助人们找到更加多闻将近的气味。


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