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Googles Nase könnte dank maschinellem Lernen Realität werden

In diesem Beitrag:

  • Google Nose, das beliebte Aprilscherz-Projekt, könnte durch maschinelles Riechen Realität werden.
  • Project Aroma entwickelt derzeit ein System, das die menschliche Nase nachahmt und Gerüche mithilfe von KI und ML klassifiziert.
  • Der ehemalige Google-Forscher Alex Wiltschko digitalisiert Gerüche mithilfe von Vertex AI. 

Die Digitalisierung des Geruchssinns ist ein Wissenschaftsgebiet, das dank künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen enorme Fortschritte gemacht hat. Alexander Bell führte es 1924 ein, und heute setzen Forscher des Monell Centers und von Osmos es in die Realität um.

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Am 1. April 2013 kündigte Google die Veröffentlichung von Google Nose , einer Innovation, die die Suche nach Gerüchen ermöglicht. Leider entpuppte sich dies als Aprilscherz. Heute haben künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen die maschinelle Olfaktion hervorgebracht, eine aufstrebende Wissenschaft, die mithilfe biologischer Sensoren die digitale Nase Realität werden lassen könnte.

Die Wissenschaft des Geruchssinns ist nicht neu 

Maschinelle Olfaktion ist eine automatisierte Methode zur Simulation des Geruchssinns. Sie ist auch als elektronische tron oder E-Nase bekannt. Das Konzept der maschinellen Olfaktion ist nicht neu. Der kanadisch-amerikanische Erfinder Alexander Graham Bell rief die Leser des National Geographic Magazins dazu auf, die Wissenschaft des Geruchssinns zu entwickeln. Er sagte:

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Haben Sie jemals versucht, einen Geruch zu messen? Können Sie feststellen, ob ein Geruch doppelt sotronist wie ein anderer? Können Sie den Unterschied zwischen verschiedenen Gerüchen messen? Es ist offensichtlich, dass wir unzählige verschiedene Gerüche wahrnehmen, von Veilchen und Rosen bis hin zu Asafoetida. Doch solange man ihre Ähnlichkeiten und Unterschiede nicht messen kann, kann es keine Wissenschaft der Gerüche geben. Wenn Sie also eine neue Wissenschaft begründen wollen, messen Sie einen Geruch

Alexander Graham Bell

Computer und Smartphones bieten hochentwickelte Funktionen, die auf der Wissenschaft von Schall, Licht und Berührung basieren. Den Geruchssinn nachzubilden ist jedoch keine leichte Aufgabe. Es erfordert komplexe Hardware, eine Datenbank mit Geruchsmolekülen, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.

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Project Aroma baut eine Geruchsdatenbank auf

Das Projekt Aroma widmet sich der Entwicklung eines universellen KI-Systems zur Geruchsklassifizierung. Es wird am Monell Chemical Senses Center entwickelt. Die Forscher und Wissenschaftler des Projekts Aroma bauen eine Datenbank mit 10.000 Gerüchen auf. Die am Zentrum verfügbaren Modelle für maschinelles Lernen sagen Gerüche anhand ihrer Molekularstruktur voraus. Die Entwicklung eines Parfums per App oder das Hinzufügen des Geruchs von Erde zu einer Präsentation könnten damit bald Realität werden.

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Darüber hinaus versuchen Wissenschaftler am Monell Center zu entschlüsseln, wie Geruchsrezeptoren in der menschlichen Nase funktionieren. Zukünftig könnte die Digitalisierung des Geschmackssinns eine Rolle spielen. Das Projekt Aroma könnte in Zukunft den Gesundheitssektor und andere Bereiche, in denen der Geruchssinn von Bedeutung ist, revolutionieren. Stellen Sie sich vor, ein Arzt könnte Brustkrebs anhand seiner einzigartigen Geruchssignatur in Blutproben dent

Googles Vertex-KI durchsucht Milliarden von Geruchsmolekülen

Alex Wiltschko, ehemaliges Mitglied des Google-Forschungsteams und heutiger CEO von Osmo , hat sich zum Ziel gesetzt, Gerüche mithilfe von Vertex AI aus der Google Cloud zu digitalisieren. Die Digitalisierung von Gerüchen erfordert deren Umwandlung in digitale Daten und deren Organisation. Der letzte Schritt besteht in der Wiedergabe, ähnlich wie bei einem Lautsprecher oder Drucker.

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In einem Beitrag auf X kündigte Osmo Labs die Veröffentlichung seiner Duftteleportationstechnologie an, die Gerüche übertragen kann. Laut Osmo Labs „ist dies eine neue Art der Kommunikation, die eines Tages dazu beitragen könnte, die digitale Welt wieder sensibilisierter zu gestalten.“

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Die Skalierbarkeit von Google Cloud und Vertex AI unterstützte Osmo bei der Entdeckung neuer Geruchsmoleküle. Alex erklärte, dass KI die Katalogisierung und Analyse von Milliarden von Geruchsmolekülen erheblich vereinfacht. Vertex AI ermöglicht es unseren Entwicklern und Ingenieuren, KI- und Machine-Learning-Modelle schnell und einfach zu trainieren fügte er hinzu.


Cryptopolitan Berichterstattung von Randa Moses

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