La digitalización del olfato es un campo científico que ha experimentado grandes avances gracias a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Alexander Bell lo introdujo en 1924 y hoy, investigadores del Centro Monell y Osmos lo están haciendo realidad.
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El 1 de abril de 2013, Google anunció el lanzamiento de Google Nose , “una innovación que permite la búsqueda del olfato”. Desafortunadamente, resultó ser una broma del Día de los Inocentes. Hoy en día, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han dado origen al olfato automático, una ciencia emergente preparada para hacer realidad la nariz digital con la ayuda de sensores biológicos.
La ciencia del olfato no es nueva
Machine Olfaction es un método automatizado para simular el sentido del olfato. También se la conoce como nariz electrónica tron e-nose. El concepto de olfato automático no es nuevo. El inventor canadiense-estadounidense Alexander Graham Bell pidió a los lectores de la revista National Geographic que crearan la ciencia del olor. Él dijo,
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“¿Alguna vez intentaste medir un olor? ¿Puedes decir si un olor es dos veces mástronque otro? ¿Puedes medir la diferencia entre un tipo de olor y otro? Es muy obvio que tenemos muchísimos tipos diferentes de olores, desde el olor a violetas y rosas hasta el de asafetida. Pero hasta que no puedas medir sus semejanzas y diferencias no podrás tener ciencia del olor. Si aspiras a fundar una nueva ciencia, mide un olor”.
Alexander Graham Bell
Las computadoras y los teléfonos inteligentes brindan capacidades muy avanzadas basadas en la ciencia del sonido, la luz y el tacto. Replicar el sentido del olfato no es un trabajo fácil. Requiere hardware complejo, una base de datos de moléculas de olor, inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Project Aroma crea una base de datos de olores
Project Aroma se dedica a diseñar un sistema universal de inteligencia artificial para clasificar olores. El proyecto se está desarrollando en el Centro de Sentidos Químicos de Monell. Los investigadores y científicos del Proyecto Aroma están creando una base de datos de 10.000 olores. Los modelos de aprendizaje automático disponibles en el Centro ahora predicen el olor basándose en la estructura molecular. Diseñar un perfume en una aplicación móvil o añadir olor a barro a una presentación podría convertirse en realidad.
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Además, los científicos del Centro Monell están intentando descubrir cómo funcionan los receptores del olfato en la nariz humana. Otras investigaciones podrían implicar la digitalización del gusto. De manera futurista, el Proyecto Aroma podría revolucionar el sector de la salud y otros sectores donde el sentido del olfato es una ventaja. Imagine que un médico pudiera identificar dent diagnosticar el cáncer de mama a través de su olor único en muestras de sangre.
Vertex AI de Google filtra miles de millones de moléculas de olor
El ex miembro del equipo de investigación de Google, Alex Wiltschko, ahora director ejecutivo de Osmo, tiene como objetivo digitalizar el olfato utilizando Vertex AI de Google Cloud. Digitalizar el olor requiere convertirlo en bits y organizarlo. El último paso para digitalizar el olor es producirlo como un altavoz o una impresora.
En una publicación en X, Osmo Labs anunció el lanzamiento de su tecnología Scent Teleportation diseñada para trasladar el olor. Según Osmo Labs, “esta es una nueva forma de comunicar que algún día podría ayudar a resensibilizar el mundo digital”.
Hoy Osmo se enorgullece de presentar Scent Teleportation, una tecnología que captura un olor en una parte del mundo y lo libera en otra. Se trata de una nueva forma de comunicar que algún día podría ayudar a resensibilizar el mundo digital. https://t.co/YFUIMMOBHK pic.twitter.com/Bnj5bDprku
– Osmo (@Osmo_Labs) 25 de marzo de 2024
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El poder escalable de Google Cloud y Vertex AI ayudó a Osmo a encontrar nuevas moléculas de olor. Alex afirmó que la IA facilita la catalogación y el análisis de miles de millones de moléculas de olor. " Vertex AI facilita a nuestros desarrolladores e ingenieros entrenar rápida y fácilmente modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático " agregó.
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