數字化嗅覺是一門科學，由於人工智能和機器學習，它取得了巨大的進步。亞歷山大·貝爾於 1924 年提出了數字化嗅覺，而如今，莫奈爾中心和 Osmos 的研究人員正在將其變爲現實。
另請閱讀：商業領袖熱愛人工智能，但並未有效利用它
2013 年 4 月 1 日，谷歌宣佈推出 Google Nose，這是一項“能夠搜索氣味的創新”。不幸的是，這最終被證明是一個愚人節玩笑。如今，人工智能和機器學習催生了機器嗅覺，這是一門新興科學，有望藉助生物傳感器將數字鼻子變成現實。
嗅覺科學並非新鮮事物
機器嗅覺是一種模擬嗅覺的自動化方法。它也被稱爲電子鼻或電子鼻。機器嗅覺的概念並不新鮮。加拿大裔美國發明家亞歷山大·格雷厄姆·貝爾要求《國家地理》雜誌的讀者創造氣味科學。他說，
另請閱讀：法國將自己定位爲人工智能領域的全球領導者
“你曾經嘗試測量過氣味嗎？你能分辨出一種氣味是否比另一種氣味強烈兩倍嗎？你能測量出一種氣味和另一種氣味之間的差異嗎？很明顯，我們有很多不同種類的氣味，從紫羅蘭和玫瑰的氣味到阿魏的氣味。但除非你能測量它們的相似之處和差異，否則你就無法掌握氣味科學。如果你想創立一門新科學，那就測量氣味吧。”
亞歷山大·格雷厄姆·貝爾
計算機和智能手機基於聲音、光和觸覺的科學，提供了非常先進的功能。複製嗅覺並非易事。它需要複雜的硬件、氣味分子數據庫、人工智能和機器學習。
Project Aroma 建立氣味數據庫
Project Aroma 致力於設計一個通用的人工智能系統來對氣味進行分類。該項目由 Monell 化學感官中心開發。Project Aroma 的研究人員和科學家正在建立一個包含 10,000 種氣味的數據庫。該中心提供的機器學習模型現在可以根據分子結構預測氣味。在移動應用程序上設計香水或在演示文稿中添加泥土的氣味可能會成爲現實。
另請閱讀：歐洲審計院批評歐盟未能協調人工智能投資
此外，莫奈爾中心的科學家正在嘗試發現人類鼻子中的嗅覺受體是如何工作的。進一步的研究可能涉及味覺的數字化。從未來來看，Aroma 項目可能會徹底改變醫療保健行業和其他嗅覺至關重要的行業。想象一下，醫生能夠通過血液樣本中獨特的氣味特徵來識別和診斷乳腺癌。
谷歌的 Vertex AI 篩選數十億種氣味分子
前谷歌研究團隊成員、現任 Osmo 首席執行官 Alex Wiltschko 的目標是利用谷歌雲的 Vertex AI 將氣味數字化。數字化氣味需要將其轉換爲數字位並進行組織。數字化氣味的最後一步是像揚聲器或打印機一樣產生氣味。
Osmo Labs 在 X 上的一篇文章中宣佈推出旨在轉移氣味的氣味傳送技術。Osmo Labs 表示：“這是一種新的溝通方式，有朝一日可以幫助重新認識數字世界。”
今天，Osmo 自豪地推出了氣味傳送技術，這項技術可以捕捉世界某個地方的氣味，並將其釋放到另一個地方。這是一種新的交流方式，有朝一日可以幫助重新定義數字世界。https://t.co/YFUIMMOBHK pic.twitter.com/Bnj5bDprku
— Osmo (@Osmo_Labs) 2024 年 3 月 25 日
另請閱讀：Meta 的 AI 主管表示，現在擔心 AGI 還爲時過早
Google Cloud 和 Vertex AI 的可擴展功能幫助 Osmo 找到了新的氣味分子。Alex 表示，AI 使對數十億種氣味分子進行分類和篩選變得容易。“Vertex AI 讓我們的開發人員和工程師能夠更輕鬆地快速輕鬆地訓練 AI 和機器學習模型，”他補充道。
Randa Moses 的 Cryptopolitan 報道
