大家好！今天讓小編來大家介紹下關于“看出”氣味的AI：光靠分析化學物質的結構就能形容出氣味？的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

財聯社9月1日訊（編輯 馬蘭）人類的嗅覺與其它哺乳動物相比弱化不少，因此長期以來一直有說法稱這是一種不值得神經生物學家研究的原始感覺。

而氣味也很難進行系統研究，因其并不完全對應于分子的結構：結構相似的分子可能產生不同的氣味，而不同分子組成的物質卻可能反而讓人聞不出差別。

但現在，研究人員設計出了一個人工智能系統，其可以描述約5000種氣味劑的香氣，并用55個單詞中的一個或多個進行描述，如魚腥味或者紅酒味。這一模型還能分析氣味劑的化學結構，確定分子組成與香氣之間的聯系。

這一研究發表在8月31日的《科學》雜志上。哥倫比亞大學的神經科學家Stuart Firestein稱這是嗅覺研究的一個福音，另一名神經生物學家Andreas Grasskamp則表示這一方法具有巨大潛力，可以幫助挖掘氣味上的消費品。

混合氣味

Alexander Wiltschko是主持該研究的神經生物學家，其初創公司Osmo是從谷歌研究院分拆出來的公司。

目前，Wiltschko團隊的AI模型已經在特定結構和特定氣味中間找到了250種相關性，研究人員將這些相關性組合成了主要氣味圖（POM）。

研究人員還做了進一步的實驗。為了測試POM與人類鼻子之間的對比，研究人員找到15名志愿者，要求他們對323種單一分子結構的氣味劑進行形容；另一方面，研究人員要求人工智能通過每種氣味劑的分子化學結構來預測氣味。

實驗結果證明，人工智能給出的描述詞非常接近于人類給出的主流回答，人工智能的表現也比任何志愿者更加穩定。

神經科學家Firestein認為POM可以為食品和清潔產品行業提供有效的參考，但該模型實際上仍沒有揭示人類嗅覺背后的生物學知識。人工智能只找到了化學結構和大腦反應之間的聯系，但并沒有解釋不同分子如何與人類鼻子中約350個氣味受體如何互相作用。

Wiltschko對此表示，研究的下一步著眼于找出氣味劑混合以產生不同氣味的原理。他強調，預測混合氣味就是下一個前沿領域。

但Firestein認為這將非常困難，僅將100個分子以10種不同的組合進行混合，就會產生17萬億種變化，計算機可能無法分析。而Firestein稱這就是人類實際聞氣味的方式，即使是一種特定的味道，如咖啡，其也是數百種散發氣味的化學物質的組合產品。

來源：財聯社

以上就是小編對于“看出”氣味的AI：光靠分析化學物質的結構就能形容出氣味？問題和相關問題的解答了，“看出”氣味的AI：光靠分析化學物質的結構就能形容出氣味？的問題希望對你有用！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的“看出”气味的AI：光靠分析化学物质的结构就能形容出气味？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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