Los científicos de Google han estudiado cómo se puede enseñar a la IA a predecir el olor de una sustancia basándose en su estructura molecular. Este problema fundamental en el campo del olfato digital lleva mucho tiempo sin resolverse.
Imagen creada por Stable Diffusion / Metaverse Post
Para desarrollar este modelo de IA, los investigadores aprovecharon el poder de las redes neuronales de grafos, una forma especializada de IA diseñada a medida para datos de grafos. La belleza de este enfoque reside en su capacidad de representar moléculas como grafos, con átomos como vértices y enlaces como aristas. Esta representación única facilita un análisis eficaz de las características moleculares.
El modelo se entrenó meticulosamente utilizando un conjunto de datos compuesto por 5000 moléculas, cada una de ellas emparejada con descriptores de olor correspondientes, como “floral” o “afrutado”. Después de un entrenamiento riguroso, se puso a prueba con 400 moléculas nunca antes vistas.
Esta IA supera a los modelos publicados previamente hasta el punto de que reemplazar las respuestas de un humano entrenado con el resultado del modelo mejoraría la descripción general del panel.
La red neuronal demostró tener la capacidad de describir los olores de sustancias desconocidas a la par de un ser humano promedio. Es más, superó a los enfoques tradicionales basados en descripciones químicas.
Este “mapa de olores” generado por IA va más allá de la descripción de los olores. Se puede aplicar sin problemas a diversas tareas relacionadas con el olfato, como medir la similitud de olores entre diferentes sustancias. En consecuencia, los investigadores han allanado el camino para una herramienta versátil que puede desvelar los secretos del mundo olfativo.
En el futuro, modelos como este podrían mejorar el descubrimiento de nuevos aromas y fragancias. Al predecir automáticamente el olor de moléculas que aún no se han sintetizado, estos sistemas de IA eliminan la necesidad de realizar costosas pruebas experimentales, lo que acelera significativamente la innovación de aromas y sabores.
A diferencia de otros sentidos, como la vista y el oído, el olfato carece de un mapa bien establecido que vincule las propiedades físicas con las propiedades perceptivas. Este POM representa con precisión las jerarquías y distancias perceptivas e incluso supera a los panelistas humanos en la descripción de olores. Predice la intensidad del olor y la similitud perceptiva, lo que ofrece una comprensión más profunda del mundo del olfato.
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La publicación La IA aprende el lenguaje del olfato: las redes neuronales descifran el olor a partir de la estructura molecular apareció primero en Metaverse Post.