В Японии создан алгоритм, который собирает из молекул нужные запахи

Как https://www.sciencedaily.com/releases/2022/09/220905085225.h... ScienceDaily, люди определяют запахи и одоранты с помощью обонятельных рецепторов, экспрессированных в определенных нервных клетках. Воздействие пахучих веществ на нервные клетки связано с их молекулярными особенностями и физико-химическими свойствами. Современные технологии позволяют спрогнозировать обонятельные впечатления по физико-химическим характеристикам, но прогнозирование запахов по молекулам ранее было невозможно.

Группа японских ученых под руководством профессора Такамичи Накамото смогла решить эту проблему с помощью алгоритмов машинного обучения. Вместо того чтобы предсказывать запах по молекулярным данным, новый метод предсказывает молекулярные особенности на основе впечатления от запаха.

«Мы использовали модель предсказания запаха на основе машинного обучения, которую мы ранее сами и разработали для получения впечатления от запаха. Затем мы предсказали масс-спектр по впечатлению от запаха в обратном направлении на основе ранее разработанной прямой модели», — рассказал Накамото.

Накамото объяснил, что масс-спектр смеси запахов получается путем линейной комбинации масс-спектров отдельных компонентов. Эта система позволяет быстро получить прогнозируемые спектры нужных смесей, а также предсказать необходимое соотношение для смешивания. В качестве примера он привел яблочный аромат — используя свою технологию, ученые смогли определить «фруктовые» и «сладкие» молекулы, которые в нужном соотношении дают запах настоящего яблока.

По словам разработчиков, при поддержке нового ИИ они теоретически могут приготовить любой аромат. Это решение может понравиться не только парфюмерным брендам, но и фармацветическим, а также пищевым предприятиям.