Tokyo Institute of Technology의 과학자들은 냄새를 예측하고 재현하는 AI를 개발했습니다. 이 기술은 기계 학습 알고리즘과 질량 스펙트럼 분석을 사용하여 특정 풍미를 불러일으키는 분자를 일치시킵니다. 동시에 시스템은 냄새 물질의 물리화학적 특성을 처리할 필요가 없습니다. AI는 "후각 인상"을 기반으로 분자 사양을 예측합니다. 과학자들은 새로운 기술이 냄새가 매우 중요한 식품, 의료, 화장품 및 건강 산업에서 유용할 것이라고 믿습니다.
ScienceDaily에 따르면 인간은 특정 신경 세포에서 발현되는 후각 수용체를 사용하여 냄새와 냄새 물질을 감지합니다. 신경 세포에 대한 냄새 물질의 영향은 분자적 특징 및 물리화학적 특성과 관련이 있습니다. 현대 기술은 물리화학적 특성으로 후각 인상을 예측하는 것을 가능하게 하지만 분자에서 냄새를 예측하는 것은 이전에는 불가능했습니다.
Takamichi Nakamoto 교수가 이끄는 일본 과학자 그룹은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 이 문제를 해결할 수 있었습니다. 분자 데이터에서 냄새를 예측하는 대신 새로운 방법은 냄새 인상을 기반으로 분자 특징을 예측합니다.
“우리는 냄새에 대한 인상을 얻기 위해 이전에 자체 개발한 기계 학습 냄새 예측 모델을 사용했습니다. 그런 다음 이전에 개발된 전방 모델을 기반으로 후방 방향의 냄새 인상 질량 스펙트럼을 예측했습니다.”라고 Nakamoto가 말했습니다.
Nakamoto는 냄새 혼합물의 질량 스펙트럼은 개별 구성 요소의 질량 스펙트럼을 선형으로 결합하여 얻을 수 있다고 설명했습니다. 이 시스템을 사용하면 원하는 혼합물의 예측 스펙트럼을 신속하게 얻을 수 있을 뿐만 아니라 필요한 혼합 비율을 예측할 수 있습니다. 그는 사과 맛을 예로 들었습니다. 과학자들은 그들의 기술을 사용하여 올바른 비율로 진짜 사과의 냄새를 내는 "과일" 분자와 "달콤한" 분자를 식별할 수 있었습니다.
개발자에 따르면 새로운 AI의 지원으로 이론적으로 모든 맛을 요리할 수 있습니다. 이 솔루션은 향수 브랜드뿐만 아니라 제약 및 식품 회사에도 어필할 수 있습니다.
2022-09-07 04:28:24
작가: Vitalii Babkin