Le nez de Google pourrait bien devenir réalité grâce à l’apprentissage automatique

La numérisation de l’odorat est un domaine scientifique qui a connu des avancées massives grâce à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage automatique. Alexander Bell l’a introduite en 1924, et aujourd’hui, les chercheurs du Monell Center et d’Osmo la rendent réalité.

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Le 1 avril 2013, Google a annoncé la sortie de Google Nose, « une innovation qui permet la recherche d’odeurs ». Malheureusement, il s’est avéré qu’il s’agissait d’une blague du jour du premier avril. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique ont donné naissance à l’olfaction machine, une science émergente qui s’apprête à rendre le nez numérique réalité grâce à des capteurs biologiques.

La science de l’odorat n’est pas nouvelle 

L’olfaction machine est une méthode automatisée de simulation du sens de l’odorat. Elle est également connue sous le nom de nez électronique ou e-nez. Le concept d’olfaction machine n’est pas nouveau. L’inventeur canado-américain Alexander Graham Bell a demandé aux lecteurs du magazine National Geographic de créer la science de l’odeur. Il a déclaré :

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“Avez-vous déjà essayé de mesurer une odeur ? Pouvez-vous dire si une odeur est simplement deux fois plus forte qu’une autre ? Pouvez-vous mesurer la différence entre un type d’odeur et un autre ? Il est très évident que nous avons beaucoup de types d’odeurs différents, allant de l’odeur des violettes et des roses jusqu’à l’asafétida. Mais tant que vous ne pouvez pas mesurer leurs ressemblances et leurs différences, vous ne pouvez pas avoir de science de l’odeur. 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. Répliquer 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 de l’apprentissage automatique. 

Le projet Aroma construit une base de données d’odeurs

Le projet Aroma est dédié à la conception d’un système universel d’intelligence artificielle 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 Center permettent désormais de prédire les odeurs en fonction de la structure moléculaire. Concevoir un parfum sur une application mobile ou ajouter l’odeur de la boue à une présentation pourrait bien devenir réalité.

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De plus, les scientifiques du Monell Center tentent de découvrir comment fonctionnent les récepteurs olfactifs dans le nez humain. Des recherches supplémentaires pourraient impliquer la numérisation du goût. De manière futuriste, le projet Aroma pourrait révolutionner le secteur de la santé et d’autres secteurs où le sens de l’odorat est un atout. Imaginez un médecin capable d’identifier et de diagnostiquer un cancer du sein grâce à sa signature odorante unique dans les échantillons de sang.

Le Vertex AI de Google trie des milliards de molécules odorantes

L’ancien membre de l’équipe de recherche de Google, Alex Wiltschko, désormais PDG de Osmo vise à numériser l’odorat en utilisant Vertex AI de Google Cloud. La numérisation des odeurs nécessite de les convertir en bits numériques et de les organiser. La dernière étape de la numérisation des odeurs consiste à les produire, comme le ferait un haut-parleur ou une imprimante.

Dans un post sur X, Osmo Labs a annoncé la sortie de sa technologie Scent Teleportation conçue pour transposer l’odeur. Selon Osmo Labs, « il s’agit d’une nouvelle façon de communiquer qui pourrait un jour aider à redonner ses sens au monde numérique ».

Aujourd’hui, Osmo est fier de présenter Scent Teleportation, une technologie qui capture une odeur dans une partie du monde et la restitue dans une autre. Il s’agit d’une nouvelle façon de communiquer qui pourrait un jour aider à redonner ses sens au monde numérique. https://t.co/YFUIMMOBHK pic.twitter.com/Bnj5bDprku

— Osmo (@Osmo_Labs) mars 25, 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 tri de milliards de molécules odorantes. “Vertex AI facilite la tâche de nos développeurs et ingénieurs pour entraîner rapidement et facilement des modèles d’IA et d’apprentissage automatique,” a-t-il ajouté.

Reporting de Cryptopolitan par Randa Moses