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O Google Nose pode se tornar realidade graças ao aprendizado de máquina

PorRanda MosesRanda Moses
Tempo de leitura: 3 minutos
O Google Nose pode se tornar realidade graças ao aprendizado de máquina

O Google Nose pode se tornar realidade graças ao aprendizado de máquina

  • O Google Nose, o popular projeto de pegadinha de 1º de abril, pode se tornar realidade através da olfação automatizada.
  • O Projeto Aroma está desenvolvendo um sistema que imita o nariz humano e classifica odores usando IA e ML.
  • Alex Wiltschko, ex-pesquisador do Google, digitaliza odores usando a IA Vertex. 

A digitalização do olfato é um campo científico que tem apresentado avanços significativos graças à inteligência artificial e ao aprendizado de máquina. Alexander Bell introduziu esse conceito em 1924 e, hoje, pesquisadores do Centro Monell e da Osmos estão tornando-o realidade.

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Em 1º de abril de 2013, o Google anunciou o lançamento do Google Nose, “uma inovação que permite a busca por cheiros”. Infelizmente, tratava-se de uma brincadeira de 1º de abril. Hoje, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina deram origem à Olfação Artificial, uma ciência emergente que promete tornar o nariz digital uma realidade com a ajuda de sensores biológicos.

A ciência do olfato não é novidade 

A Olfação Mecânica é um método automatizado para simular o sentido do olfato. Também é conhecida comotronou e-nose. O conceito de Olfação Mecânica não é novo. O inventor canadense-americano Alexander Graham Bell pediu aos leitores da revista National Geographic que criassem a ciência do odor. Ele disse:

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Você já tentou medir um cheiro? Consegue dizer se um cheiro é apenas duas vezes maistronque outro? Consegue medir a diferença entre um tipo de cheiro e outro? É óbvio que temos muitos tipos diferentes de cheiros, desde o aroma de violetas e rosas até o de assa-fétida. Mas, enquanto não for possível medir suas semelhanças e diferenças, não haverá ciência do olfato. Se você tem ambições de fundar uma nova ciência, meça um cheiro

Alexander Graham Bell

Computadores e smartphones oferecem recursos altamente avançados baseados na ciência do som, da luz e do tato. Reproduzir a sensação do olfato não é uma tarefa fácil. Requer hardware complexo, um banco de dados de moléculas odoríferas, inteligência artificial e aprendizado de máquina. 

O Projeto Aroma constrói banco de dados de odores

O Projeto Aroma dedica-se à criação de um sistema universal de inteligência artificial para classificar odores. O projeto está sendo desenvolvido no Centro Monell de Percepções Químicas. Pesquisadores e cientistas do Projeto Aroma estão construindo um banco de dados com 10.000 odores. Os modelos de aprendizado de máquina disponíveis no Centro agora preveem odores com base na estrutura molecular. Criar um perfume em um aplicativo para celular ou adicionar o cheiro de lama a uma apresentação poderá se tornar realidade.

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Além disso, cientistas do Centro Monell estão tentando descobrir como os receptores olfativos funcionam no nariz humano. Pesquisas futuras podem envolver a digitalização do paladar. No futuro, o Projeto Aroma poderá revolucionar o setor da saúde e outros setores onde o olfato é um recurso valioso. Imagine um médico sendo capaz de identificardentdiagnosticar o câncer de mama através de sua assinatura olfativa única em amostras de sangue.

A IA Vertex do Google analisa bilhões de moléculas de odor

Alex Wiltschko, ex-membro da equipe de pesquisa do Google e agora CEO da Osmo, pretende digitalizar odores usando a IA Vertex do Google Cloud. A digitalização do odor requer a conversão e organização do mesmo em bits . A última etapa nesse processo é a sua reprodução, como em um alto-falante ou impressora.

Em uma publicação no X, a Osmo Labs anunciou o lançamento de sua tecnologia de Teletransporte de Odores, projetada para translocar cheiros. De acordo com a Osmo Labs, “esta é uma nova forma de comunicação que poderá um dia ajudar a ressensibilizar o mundo digital”

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O poder escalável do Google Cloud e da Vertex AI ajudou a Osmo a encontrar novas moléculas de odor. Alex afirmou que a IA facilita a catalogação e a análise de bilhões de moléculas de odor. "A Vertex AI facilita o treinamento rápido e fácil de modelos de IA e aprendizado de máquina para nossos desenvolvedores e engenheiros" acrescentou.


Reportagem Cryptopolitan por Randa Moses

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Randa Moses

Randa Moses

Randa Moses é editora e repórter da Cryptopolitan onde cobre tecnologia, IA, robótica, criptomoedas, golpes e ataques cibernéticos. Ela trabalha no universo das criptomoedas desde 2017, tendo atuado na Forward Protocol, AmaZix e Cryptosomniac. Randa é formada em Engenharia Elétrica etronpela Universidade de Bradford.

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