人工知能企業オスモは、ハンス・ラウベが「スメル・オ・ビジョン」を世界に発表した1960年に約束された未来を取り戻すべく、懸命に取り組んでいる。ただし今回の目標は、コンピューターに匂いを解釈する方法を教えることで、世界中の人々の生活を向上させることだ。

Osmo のテクノロジーは最先端の科学と工学の複雑で多分野にわたる融合だが、その目的はシンプルだ。同社は、OpenAI の ChatGPT や Google の Gemini が音と画像に対して実現できることを、香りに対して実現できる生成 AI を構築したいと考えている。

同社のウェブサイトによると：

「この新しい時代では、コンピューターは、今日の私たちが画像や音を生成するのと同じように、匂いを生成するようになるでしょう。」

嗅覚を持つAI

コンピューターに生きた匂いを嗅ぐことを教えるのは、視覚や聴覚を与えるほど簡単ではありません。マイクやカメラは何十年も前から存在しており、それらが生成するデータは、他の入力と同じようにコンピューターで解釈できます。

しかし、人間の耳のマイクロフォンに相当する機器はありません。特定のガスの化学成分を分析できるアルコール検知器などの技術があります。これらは、人の呼気中のエタノールの有無を検査して血中アルコール濃度を判定するなどの目的で使用されます。

しかし、これらのセンサーデバイスは、特定の分子セットを検出するために微調整する必要があります。センサーが周囲の分子のスペクトルを検出できたとしても、コンピューターだけではそれらを分類して識別することはできません。

Osmo によれば、ここで AI が役に立ちます。コンピューターに匂いを嗅がせるには、どの分子がどの種類の香りと関連しているかを特定し、特定のパターンを認識および識別するように AI をトレーニングするという、一見単純な作業が必要です。

簡単そうに聞こえますが、AI が学習できる「匂いマップ」は存在しないことが判明しました。また、分子結合の関連性のラベル付き例を含むデータセットをゼロから作成することは、途方もない作業であることが判明しました。

元Googleエンジニアで、OsmoのCEO兼共同創業者のアレックス・ウィルチコ氏は、検出と識別のプロセス全体に信じられないほどの精度が求められるとCNBCに語った。

「これが非常に難しい理由は、分子内の小さなもの、例えば結合 1 つを動かすだけで、分子の香りがバラから腐った卵に変わるからです。」

人類を助ける

表面的には、スメル・オ・ビジョンの再登場は大したことではないように思えるかもしれない。しかし、同社は超人的な嗅覚能力を持つシステムを構築したいと考えている。これには、ガンなどの特定の病気の存在や、低血糖などの糖尿病に関連する症状を嗅ぎ分ける能力も含まれる。

研究チームはまた、分子合成を使って匂いを再現する方法の開発も望んでいる。これにより、たとえば、ある場所にあるコンピューターが何かを「嗅ぎ」、その情報を別のコンピューターに送信して再合成できるようになる。つまり、インターネットを介して匂いをテレポートすることになる。

これはまた、香りが視覚や聴覚とともにマーケティングやブランディングの世界の一部となる可能性もあることを意味します。組織や企業は、どの香りが自社のブランドを最もよく表すのかを悩む必要が出てくるかもしれません。

こうなると、どの暗号通貨の匂いが一番いいかという疑問が湧いてきます。

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