AI也能有嗅觉!谷歌正训练人工智能预测分子气味

时间:2019-11-17 来源:www.saisaisai.com

10月28日,一组人工智能、生命科学和化学专家正在通过图形神经网络识别分子和预测气味。这些专家建立的模型的性能超过了目前所有的方法。该模型诞生于梦想嗅觉预测挑战。

研究人员主要来自谷歌、加拿大高级研究所、多伦多矢量人工智能研究所、多伦多大学和亚利桑那州立大学。这些研究者认为,随着机器学习在分子识别领域应用水平的提高,机器智能将能够识别气味,就像人工智能模拟视觉和听觉等其他感知能力一样。此外,研究人员仍然试图给机械臂一种触觉。

一篇相关论文写道:“对气味的深度学习所取得的进展有助于发现新的化合物,从而减少对天然作物的需求和对生态环境的影响。通过气味识别模型推导分子结构可以帮助我们理解大脑是如何感知气味的。”

小发猫Research和香水公司Symrise也试图通过机器学习来设计新口味。研究人员表示,图形神经网络非常适合定量结构-气味关系模型(QSOR),该模型可以预测向量空间中分子特征(如气味)与类簇分子之间的关系。从这个角度来看,气味识别可以看作是一个多标签分类问题,研究人员称之为“嗅觉嵌入”,这类似于计算机将图像分解成红、蓝、绿三种颜色。

研究者在论文中解释道:“通过将原子视为节点,将化学键视为边缘,我们可以将分子视为图像。我们提出将图神经网络应用于定量构效关系模型,并借助嗅觉专家提供的数据库证明其性能远远优于现有方法。分析表明,图形神经网络的分析嵌入可以挖掘分子结构与气味之间的潜在关系

研究人员使用数据库中5030种香水材料的分子数据来训练他们的模型。嗅觉专家对每一个分子数据都进行了标记,包括水果味、烤面包味等,并且已经被破坏。

为了加快嗅觉预测人工智能的进展,谷歌计划在未来披露更多相关数据集。这项研究将能够数字化气味,帮助人们发现更多闻不到的气味。

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