分子から適切なにおいを収集するアルゴリズムが日本で作成されました

東京工業大学の科学者は、においを予測して再現する AI を開発しました。このテクノロジーは、機械学習アルゴリズムと質量スペクトル分析を使用して、特定のフレーバーを呼び起こす分子を照合します。同時に、システムは匂い物質の物理化学的特性を処理する必要はありません。AI は「匂いの印象」に基づいて分子の仕様を予測します。科学者たちは、この新しい技術は、においが非常に重要な食品、医療、化粧品、健康産業で役立つと考えています。

ScienceDaily によると、人間は特定の神経細胞に発現する嗅覚受容体を使用して、においやにおい物質を検出します。神経細胞に対する臭気物質の影響は、その分子的特徴と物理化学的特性に関連しています。現代の技術は、物理化学的特性から嗅覚の印象を予測することを可能にしますが、分子から匂いを予測することは以前は不可能でした.

中本隆道教授が率いる日本の科学者グループは、機械学習アルゴリズムを使用してこの問題を解決することができました。分子データから匂いを予測する代わりに、新しい方法は匂いの印象に基づいて分子の特徴を予測します。

「匂いの印象を得るために、以前に独自に開発した機械学習の匂い予測モデルを使用しました。次に、以前に開発された順方向モデルに基づいて、逆方向の匂い印象質量スペクトルを予測しました」と中本氏は述べています。

中本は、匂いの混合物のマススペクトルは、個々の成分のマススペクトルを線形結合することによって得られると説明しました。このシステムを使用すると、必要な混合比を予測するだけでなく、目的の混合物の予測スペクトルをすばやく取得できます。彼は例としてリンゴのフレーバーを挙げました。彼らの技術を使用して、科学者は「フルーティー」と「甘い」分子を特定することができました。適切な比率では、本物のリンゴの香りがします。

開発者によると、新しい AI のサポートにより、理論的にはあらゆるフレーバーを調理できます。このソリューションは、香水ブランドだけでなく、製薬会社や食品会社にもアピールする可能性があります。

著者: Vitalii Babkin