La numérisation des odeurs est un domaine scientifique qui a connu des progrès massifs grâce à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage automatique. Alexander Bell l'a introduit en 1924, et aujourd'hui, les chercheurs du Monell Center et d'Osmos en font une réalité.
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Le 1er avril 2013, Google a annoncé la sortie de Google Nose , « une innovation qui permet la recherche d'odorat ». Malheureusement, cela s’est avéré être un poisson d’avril. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique ont donné naissance à la Machine Olfaction, une science émergente sur le point de faire du nez numérique une réalité à l’aide de capteurs biologiques.
La science de l'odorat n'est pas nouvelle
Machine Olfaction est une méthode automatisée de simulation du sens de l’odorat. Il est également connu sous le nom de nez électronique tron e-nez. Le concept de Machine Olfaction n’est pas nouveau. L'inventeur canado-américain Alexander Graham Bell a demandé aux lecteurs du magazine National Geographic de créer la science des odeurs. Il a dit,
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“Avez-vous déjà essayé de mesurer une odeur ? Pouvez-vous dire si une odeur est deux fois plustronqu’une autre. Pouvez-vous mesurer la différence entre un type d’odeur et un autre. Il est évident que nous avons de très nombreuses sortes d'odeurs différentes, depuis l'odeur de violette et de rose jusqu'à l'asafetida. Mais tant que vous ne pourrez pas mesurer leurs ressemblances et leurs différences, vous ne pourrez avoir aucune science des odeurs. Si vous avez l’ambition de fonder une nouvelle science, mesurez une odeur.
Alexander Graham Bell
Les ordinateurs et les smartphones offrent des capacités très avancées basées sur la science du son, de la lumière et du toucher. Reproduire le sens de l'odorat n'est pas une tâche facile. Cela nécessite un matériel complexe, une base de données de molécules odorantes, une intelligence artificielle et un apprentissage automatique.
Le projet Aroma crée une base de données sur les odeurs
Le projet Aroma se consacre à la conception d'un système d'intelligence artificielle universel pour classer les odeurs. Le projet est développé au Monell Chemical Senses Center. Les chercheurs et scientifiques du Projet Aroma construisent une base de données de 10 000 odeurs. Les modèles d'apprentissage automatique disponibles au Centre prédisent désormais les odeurs en fonction de la structure moléculaire. Concevoir un parfum sur une application mobile ou ajouter une odeur de boue à une présentation pourrait devenir une réalité.
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De plus, les scientifiques du Centre Monell tentent de découvrir comment fonctionnent les récepteurs olfactifs dans le nez humain. Des recherches plus approfondies pourraient impliquer la numérisation du goût. De manière futuriste, le Projet Aroma pourrait révolutionner le secteur de la santé et d’autres secteurs où l’odorat est un atout. Imaginez un médecin capable d'identifier dent de diagnostiquer le cancer du sein grâce à sa signature olfactive unique dans des échantillons de sang.
Vertex AI de Google passe au crible des milliards de molécules d'odeurs
Alex Wiltschko, ancien membre de l'équipe de recherche de Google, aujourd'hui PDG d' Osmo, vise à numériser les odeurs à l'aide de Vertex AI de Google Cloud. Numériser l’odeur nécessite de la convertir en bits et de l’organiser. La dernière étape de la numérisation des odeurs consiste à les produire comme un haut-parleur ou une imprimante.
Dans un article sur X, Osmo Labs a annoncé la sortie de sa technologie de téléportation de parfum conçue pour transférer les odeurs. Selon Osmo Labs, « il s’agit d’une nouvelle façon de communiquer qui pourrait un jour contribuer à resensibiliser le monde numérique ».
Aujourd'hui, Osmo est fier de présenter Scent Teleportation, une technologie qui capte une odeur dans une partie du monde et la libère dans une autre. Il s’agit d’une nouvelle façon de communiquer qui pourrait un jour contribuer à resensibiliser le monde numérique. https://t.co/YFUIMMOBHK pic.twitter.com/Bnj5bDprku
– Osmo (@Osmo_Labs) 25 mars 2024
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La puissance évolutive de Google Cloud et de Vertex AI a aidé Osmo à trouver de nouvelles molécules odorantes. Alex a déclaré que l’IA facilite le catalogage et le filtrage de milliards de molécules odorantes. " Vertex AI permet à nos développeurs et ingénieurs de former rapidement et facilement des modèles d'IA et d'apprentissage automatique " a-t-il ajouté.
Reportage cryptopolitain de Randa Moses
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