Оцифровка запахов — это область науки, которая получила огромный прогресс благодаря искусственному интеллекту и машинному обучению. Александр Белл представил его в 1924 году, и сегодня исследователи из Центра Монелла и Осмоса воплощают его в жизнь.

Читайте также: Лидеры бизнеса любят искусственный интеллект, но не используют его эффективно

1 апреля 2013 года Google объявила о выпуске Google Nose, «инновации, позволяющей искать запахи». К сожалению, это оказалось первоапрельской шуткой. Сегодня искусственный интеллект и машинное обучение породили машинное обоняние, новую науку, готовую сделать цифровой нос реальностью с помощью биологических датчиков.

Наука обоняния не нова 

Машинное обоняние — это автоматизированный метод имитации обоняния. Он также известен как электронный нос или электронный нос. Концепция машинного обоняния не нова. Канадско-американский изобретатель Александр Грэм Белл обратился к читателям журнала National Geographic с просьбой создать науку о запахах. Он сказал,

Читайте также: Франция позиционирует себя как мировой лидер в области искусственного интеллекта

«Вы когда-нибудь пытались измерить запах? Можете ли вы сказать, что один запах вдвое сильнее другого? Можете ли вы измерить разницу между одним запахом и другим? Совершенно очевидно, что у нас очень много разных запахов, от запаха фиалок и роз до асафетиды. Но пока вы не сможете измерить их сходства и различия, у вас не будет науки о запахах. Если у вас есть амбиции основать новую науку, измерьте запах».

Александр Грэхем Белл

Компьютеры и смартфоны предоставляют передовые возможности, основанные на науке о звуке, свете и прикосновении. Воспроизвести обоняние — непростая задача. Для этого требуется сложное оборудование, база данных молекул запаха, искусственный интеллект и машинное обучение. 

Проект Aroma создает базу данных запахов

Проект Aroma посвящен разработке универсальной системы искусственного интеллекта для классификации запахов. Проект разрабатывается в Центре химических чувств Монелла. Исследователи и ученые из Project Aroma создают базу данных из 10 000 запахов. Доступные в Центре модели машинного обучения теперь предсказывают запах на основе молекулярной структуры. Создание парфюма в мобильном приложении или добавление запаха грязи в презентацию может стать реальностью.

Читайте также: Европейская счетная палата раскритиковала ЕС за неспособность координировать инвестиции в искусственный интеллект

Кроме того, ученые Центра Монелла пытаются выяснить, как работают обонятельные рецепторы в носу человека. Дальнейшие исследования могут включать в себя оцифровку вкуса. В будущем Project Aroma может произвести революцию в секторе здравоохранения и других отраслях, где обоняние является преимуществом. Представьте себе врача, способного идентифицировать и диагностировать рак молочной железы по его уникальному запаху в образцах крови.

Vertex AI от Google просеивает миллиарды молекул запаха

Бывший член исследовательской группы Google Алекс Вильчко, ныне генеральный директор Osmo, стремится оцифровать запах с помощью Vertex AI из Google Cloud. Для оцифровки запаха необходимо преобразовать его в цифровые биты и систематизировать. Последний шаг в оцифровке запаха — его воспроизведение, как при помощи динамика или принтера.

В сообщении на X компания Osmo Labs объявила о выпуске своей технологии Scent Teleportation, предназначенной для перемещения запахов. По мнению Osmo Labs, «это новый способ общения, который однажды может помочь повысить чувствительность цифрового мира».

Сегодня Osmo с гордостью представляет ароматическую телепортацию — технологию, которая улавливает запах в одной части мира и выпускает его в другой. Это новый способ общения, который однажды может помочь повысить чувствительность цифрового мира. https://t.co/YFUIMMOBHK pic.twitter.com/Bnj5bDprku

– Осмо (@Osmo_Labs) 25 марта 2024 г.

Читайте также: Руководитель ИИ Meta говорит, что еще слишком рано беспокоиться об AGI

Масштабируемая мощность Google Cloud и Vertex AI помогла Osmo найти новые молекулы запаха. Алекс заявил, что искусственный интеллект упрощает каталогизацию и анализ миллиардов молекул запаха. «Vertex AI позволяет нашим разработчикам и инженерам быстро и легко обучать модели искусственного интеллекта и машинного обучения», — добавил он.

Криптополитический репортаж Ранды Мозес