- 人気のあるエイプリルフールのいたずらプロジェクトだったGoogle Noseは、機械嗅覚を通じて実現する可能性があります。
- プロジェクトAromaは現在、人間の鼻を模倣し、AIとMLを使用して臭いを分類するシステムを構築しています。
- 元Google研究者のアレックス・ウィルツコは、Vertex AIを用いて臭いをデジタル化しています。
匂いのデジタル化は、人工知能と機械学習の恩恵により、大きな進歩を遂げた科学分野です。アレクサンダー・ベルが1924年に導入し、今日、Monell CenterとOsmosの研究者たちがそれを現実のものにしています。
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4月1日、2013、Googleは Google Noseのリリースを発表しました。 残念ながら、それはエイプリルフールのジョークであることが判明しました。今日、人工知能と機械学習は、機械的嗅覚（Machine Olfaction）を生み出し、生物学的センサーの助けを借りてデジタルノーズを現実のものにする新興科学の台頭をもたらしています。
嗅覚の科学は新しいものではない
機械嗅覚（Machine Olfaction）は、嗅覚をシミュレートするための自動化された手法です。電子鼻（e-nose）とも呼ばれます。機械嗅覚の概念自体は新しいものではありません。カナダ系アメリカ人の発明家 アレクサンダー・グラハム・ベル は『ナショナル・ジオグラフィック』誌の読者に対し、臭いの科学を築くよう呼びかけました。彼はこう述べています。
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“あなたは臭いを測定したことがありますか？ある臭いが別の臭いのちょうど2倍の強さかどうかを判断できますか？ある種類の臭いと別の種類の臭いの違いを測定できますか？バラやスミレの香りからアサフェティダ（臭い薬草）まで、非常に多くの種類の臭いがあることは明白です。しかし、それらの類似点や相違点を測定できない限り、臭いの科学は成立しません。もし新しい科学を築く野望があるなら、臭いを測定してください。”
アレクサンダー・グラハム・ベル
コンピュータやスマートフォンは、音、光、触覚の科学に基づいた高度な機能を提供しています。嗅覚を再現するのは簡単な仕事ではありません。複雑なハードウェア、 臭い分子のデータベース、人工知能、機械学習が必要です。
プロジェクト・アロマは臭いデータベースを構築
プロジェクト・アロマは、臭いを分類するためのユニバーサルな人工知能システムの設計に専念しています。このプロジェクトはモネル化学感覚センターで開発されています。プロジェクト・アロマの研究者や科学者たちは、10,000種類の臭いからなるデータベースを構築しています。現在、センターで利用可能な機械学習モデルは、分子構造に基づいて臭いを予測します。モバイルアプリで香水をデザインしたり、プレゼンテーションに泥の香りをつけたりすることが現実になるかもしれません。
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さらに、モネルセンターの科学者たちは、人間の鼻にある嗅覚受容子がどのように機能しているかを解明しようとしています。 さらなる研究では、味覚のデジタル化が含まれる可能性があります。未来的には、プロジェクト・アロマは、嗅覚が資産となる保健医療分野やその他の分野に革命をもたらす可能性があります。血液サンプルの固有の臭いシグネチャーを通じて、医師が乳がんを特定し診断できる世界を想像してみてください。
GoogleのVertex AIが数十億の臭い分子を精査
元GoogleリサーチチームのメンバーであるAlex Wiltschko氏は、現在 Osmo のCEOを務め、Google CloudのVertex AIを使用して臭いのデジタル化を目指しています。臭いをデジタル化するには、それをデジタル ビット に変換し、整理する必要があります。臭いをデジタル化する最後のステップは、スピーカーやプリンターのようにそれを生成することです。
X（旧Twitter）での投稿で、Osmo Labsは、臭いを転送するために設計された「Scent Teleportation（香りテレポーテーション）」技術のリリースを発表しました。Osmo Labsによると、「これは新たなコミュニケーション方法であり、将来的にはデジタル世界に感覚を取り戻す手助けになるかもしれません。」
本日、OsmoはScent Teleportationを発表することを誇らしく思います。これは、世界の一方の部位で匂いをキャプチャし、別の部位で放出する技術です。これは、デジタル世界に再び感覚を与える可能性を秘めた、新しいコミュニケーション方法です。https://t.co/YFUIMMOBHK pic.twitter.com/Bnj5bDprku
— Osmo (@Osmo_Labs) 3月25日、2024
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Google CloudとVertex AIのスケーラブルなパワーは、Osmoが新しい臭い分子を見つけるのを支援しました。Alex氏は、AIが数十億の臭い分子のカタログ作成や精査を容易にすると述べています。 “Vertex AIにより、開発者やエンジニアはAIや機械学習モデルを迅速かつ容易にトレーニングできるようになりました。” 彼は付け加えました。
Randa Moses による Cryptopolitan のレポート
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ランダ・モーゼス
ランダ・モーゼスはCryptopolitanのエディター兼記者で、テクノロジー、AI、ロボティクス、暗号資産、詐欺、ハッキングなどを担当しています。2017年以来暗号資産分野で活動しており、Forward Protocol、AmaZix、Cryptosomniacで役職を務めました。ブラッドフォード大学で電気電子工学の学位を取得しています。
