머신러닝 덕분에 구글의 코가 현실이 될 수도 있다

냄새를 디지털화하는 것은 인공지능과 머신러닝 덕분에 비약적인 발전을 이룬 과학 분야입니다. 알렉산더 벨이 1924년에 이 개념을 처음 제시했고, 오늘날 모넬 센터와 오스모스의 연구원들이 이를 현실로 만들고 있습니다.

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를 출시한다고 발표했습니다 구글 노즈"냄새 검색을 가능하게 하는 혁신적인 기술" . 하지만 안타깝게도 이는 만우절 농담으로 밝혀졌습니다. 오늘날 인공지능과 머신러닝 기술은 생체 센서를 활용하여 디지털 코를 현실로 만들 가능성이 있는 신흥 과학 분야인 '기계 후각(Machine Olfaction)'을 탄생시켰습니다.

후각의 과학은 새로운 것이 아닙니다 

기계 후각은 후각을 모방하는 자동화된 방법입니다. 전자 코 또는 e-nose라고도 합니다tron기계 후각이라는 개념 자체는 새로운 것이 아닙니다. 캐나다계 미국인 발명가 알렉산더 그레이엄 벨은 내셔널 지오그래픽 잡지 독자들에게 후각 과학을 연구해 달라고 요청했습니다. 그는 이렇게 말했습니다.

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“냄새를 측정해 본 적이 있나요? 어떤 냄새가 다른tron보다 두 배 강한지 구별할 수 있나요? 한 종류의 냄새와 다른 종류의 냄새의 차이를 측정할 수 있나요? 제비꽃과 장미 향부터 아사페티다 향까지, 우리 주변에는 아주 다양한 종류의 냄새가 있다는 것은 자명합니다. 하지만 이러한 냄새들의 유사점과 차이점을 측정할 수 없다면, 냄새에 대한 과학은 존재할 수 없습니다. 새로운 과학을 창시하고 싶다면, 냄새를 측정해 보세요

알렉산더 그레이엄 벨

컴퓨터와 스마트폰은 소리, 빛, 촉각의 과학을 기반으로 고도로 발전된 기능을 제공합니다. 하지만 후각을 모방하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 복잡한 하드웨어, 냄새 분자 데이터베이스, 인공지능, 그리고 머신러닝이 필요합니다. 

Project Aroma는 향기 데이터베이스를 구축합니다

프로젝트 아로마는 냄새를 분류하는 범용 인공지능 시스템을 개발하는 데 전념하고 있습니다. 이 프로젝트는 모넬 화학감각센터에서 개발 중이며, 연구원들은 1만 가지 냄새 데이터베이스를 구축하고 있습니다. 현재 센터에서 개발 중인 머신러닝 모델은 분자 구조를 기반으로 냄새를 예측합니다. 모바일 앱으로 향수를 디자인하거나 프레젠테이션에 흙냄새를 추가하는 것이 현실이 될 수도 있습니다.

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또한, 모넬 센터의 과학자들은 인간 코의 후각 수용체가 어떻게 작용하는지 밝히기 위해 연구를 진행하고 있습니다. , 의사가dent혈액 샘플에서 유방암 특유의 냄새를 분석하여 암을 진단할 수 있게 되는 상황을 상상해 보세요.

구글의 버텍스 AI는 수십억 개의 냄새 분자를 분석합니다

의 CEO인 알렉스 윌츠코는 오스모(Osmo) 구글 클라우드의 버텍스 AI를 사용하여 냄새를 디지털화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 냄새를 디지털화하려면 냄새를 디지털 비트로 하고 정리해야 합니다. 마지막 단계는 냄새를 스피커나 프린터처럼 출력하는 것입니다.

Osmo Labs는 X에 게시한 글에서 냄새를 순간 이동시키는 기술인 '향기 순간 이동(Scent Teleportation)'을 발표했습니다. Osmo Labs에 따르면, "이는 언젠가 디지털 세상의 감각을 되살리는 데 도움이 될 수 있는 새로운 소통 방식입니다."

오늘 Osmo는 향기 순간 이동 기술을 선보이게 되어 자랑스럽습니다. 이 기술은 세계 한쪽의 향기를 포착하여 다른 쪽으로 전달하는 새로운 소통 방식입니다. 언젠가 디지털 세상의 감각을 되살리는 데 도움이 될 수 있을 것입니다. https://t.co/YFUIMMOBHK pic.twitter.com/Bnj5bDprku

— Osmo(@Osmo_Labs) 2024년 3월 25일

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구글 클라우드와 버텍스 AI의 확장 가능한 성능 덕분에 오스모는 새로운 냄새 분자를 찾아낼 수 있었습니다. 알렉스는 AI 덕분에 수십억 개의 냄새 분자를 분류하고 선별하는 작업이 훨씬 수월해졌다고 말했습니다. "버텍스 AI는 개발자와 엔지니어들이 AI 및 머신러닝 모델을 빠르고 쉽게 학습시킬 수 있도록 해줍니다." 라고 덧붙였습니다.

Cryptopolitan 의 란다 모세스(Randa Moses) 기자 보도