Oamenii de știință au certat de mult despre modul în care receptorii corpului uman ne permit să percepem o gamă largă de mirosuri și să le oferim una sau alta descriere. În efortul de a rezolva această problemă, echipelor de ingineri din întreaga lume au fost rugați să creeze AI care să poată percepe mirosurile, precum și oamenii.
Prezicerea culorii nu este atât de dificilă: de exemplu, dacă un val de lumină atinge 510 nm, atunci majoritatea oamenilor vor spune că este verde. Dar să-ți dai seama cum miroase o anumită moleculă este mult mai dificil. 22 de echipe de oameni de știință au creat un set de algoritmi care pot prezice mirosurile diferitelor molecule pe baza structurii lor chimice. Gama completă de utilizări practice ale programului rămâne de determinat, însă dezvoltatorii speră că, în primul rând, îi va ajuta pe parfumierii, farmaciștii și lucrătorii alimentari să dezvolte noi combinații unice de mirosuri.
Lucrarea a început cu un studiu recent realizat de Leslie Vosshall și colegii de la Universitatea Rockefeller din New York, în care 49 de voluntari au fost rugați să ghicească 467 de mirosuri. Un sistem de comparație de 19 tipare de bază a fost dezvoltat pentru fiecare dintre ei: subiecții au spus dacă mirosul era similar peștelui sau usturoiului, a evaluat intensitatea și plăcerea individuală a aromei. Drept urmare, a fost creat un catalog, care numără mai mult de un milion de celule, care caracterizează anumite molecule mirositoare.
Când biologul computațional Pablo Meyer a aflat despre acest lucru, a văzut imediat studiul ca pe o oportunitate de a testa dacă un sistem informatic ar putea prezice modul în care oamenii vor judeca mirosurile. În ciuda faptului că cercetătorii au descoperit aproximativ 400 de receptori de miros în corpul uman, rămâne un mister pentru oamenii de știință cum funcționează exact împreună, astfel încât o persoană poate distinge chiar și nuanțe subtile de mirosuri. În 2015, Meyer și colegii săi au lansat DREAM Olfaction Prediction Challenge. Participanții la competiție au primit la dispoziție aceleași tabele de rating ale voluntarilor care descriu mirosurile, împreună cu structura chimică a moleculelor care le produc. În plus, participantul a furnizat o bază de date cu 4800 de descrieri pentru fiecare moleculă individuală - atomii săi, dispunerea lor reciprocă, geometria generală,care în final a însumat aproximativ 2 milioane de puncte de date. În cele din urmă, datele ar trebui utilizate pentru a antrena programele de calculator pentru a recunoaște mirosurile bazate pe informații structurale.
La competiție au participat 22 de echipe din întreaga lume și, deși multe s-au descurcat bine, merită evidențiate două echipe. Echipa din Michigan, condusă de Ian Phan Guang, a fost cea mai bună la prezicerea mirosurilor pentru articolele individuale. O altă echipă de la Universitatea din Arizona, condusă de Richard Guerkin, a fost cea mai bună la pregătirea programului pentru evaluarea medie a mirosului din eșantion. Meyer raportează acest lucru într-un articol publicat în revista Science.
Desigur, mulți oameni de știință sunt sceptici în ceea ce privește evoluțiile, spunând că munca depusă, deși aduce o contribuție semnificativă la știință, este încă o selecție destul de primitivă, iar 19 elemente descriptive pentru întregul spectru de mirosuri în natură sunt în mod clar foarte, foarte puține. Studiile alternative cu voluntari au utilizat 80 sau mai multe dintre aceste criterii pentru a evalua verbal mirosurile diferite. Nu este clar dacă algoritmul existent va putea prezice corect evaluarea mirosului dacă trebuie să facă față unei astfel de game de informații. Deci, astăzi, percepția mirosurilor rămâne un mister atât pentru medici, cât și pentru ingineri.
