Оцифровка запахов — это область науки, которая пережила колоссальный прогресс благодаря искусственному интеллекту и машинному обучению. Александр Белл представил эту технологию в 1924 году, и сегодня исследователи из Центра Монелла и Osmos воплощают её в реальность.
Читайте также: Бизнес-лидеры любят ИИ, но не используют его эффективно.
1 апреля 2013 года Google объявила о выпуске Google Nose , «инновации, позволяющей искать запахи». К сожалению, это оказалось первоапрельской шуткой. Сегодня искусственный интеллект и машинное обучение породили машинное обоняние — развивающуюся науку, которая готова воплотить в жизнь цифровой нос с помощью биологических датчиков.
Наука о запахах не нова
Машинное обоняние — это автоматизированный метод имитации обоняния. Его также называют электронным tron или e-носом. Концепция машинного обоняния не нова. Канадско-американский изобретатель Александр Грэм Белл попросил читателей журнала National Geographic создать науку об обонянии. Он сказал:
Читайте также: Франция позиционирует себя как мирового лидера в области искусственного интеллекта.
“Вы когда-нибудь пытались измерить запах? Можете ли вы определить, один запах вдвоеtronдругого? Можете ли вы измерить разницу между одним видом запаха и другим? Совершенно очевидно, что у нас очень много разных запахов, от аромата фиалок и роз до асафетиды. Но пока вы не сможете измерить их сходство и различия, не может существовать наука о запахах. Если вы стремитесь основать новую науку, измерьте запах
Александр Грэм Белл
Компьютеры и смартфоны обладают высокотехнологичными возможностями, основанными на науке о звуке, свете и осязании. Воспроизведение обоняния — непростая задача. Для этого требуется сложное оборудование, база данных молекул запахов, искусственный интеллект и машинное обучение.
Проект Aroma создает базу данных запахов
Проект Aroma посвящен разработке универсальной системы искусственного интеллекта для классификации запахов. Проект разрабатывается в Центре химических чувств Монелла. Исследователи и ученые проекта Aroma создают базу данных из 10 000 запахов. Имеющиеся в Центре модели машинного обучения теперь предсказывают запах на основе молекулярной структуры. Создание аромата для мобильного приложения или добавление запаха грязи в презентацию может стать реальностью.
Читайте также: Европейская счетная палата критикует ЕС за неспособность скоординировать инвестиции в ИИ.
Кроме того, ученые из Центра Монелла пытаются выяснить, как работают обонятельные рецепторы в человеческом носу. Дальнейшие исследования могут включать оцифровку вкусовых ощущений. В футуристическом плане проект «Арома» может произвести революцию в секторе здравоохранения и других отраслях, где обоняние является ценным активом. Представьте себе, что врач сможет идентифицировать dent диагностировать рак молочной железы по его уникальному запаху в образцах крови.
Система искусственного интеллекта Vertex от Google анализирует миллиарды молекул запаха
Алекс Вильчко, бывший член исследовательской группы Google и нынешний генеральный директор Osmo, планирует оцифровать запахи с помощью Vertex AI из Google Cloud. Оцифровка запахов требует преобразования их в цифровые биты и их организации. Последний шаг в оцифровке запахов — это их воспроизведение, например, с помощью динамика или принтера.
В сообщении на X компания Osmo Labs объявила о выпуске своей технологии «телепортации запахов», предназначенной для перемещения обоняния. По словам Osmo Labs, «это новый способ общения, который однажды может помочь заново открыть для себя цифровой мир»
Сегодня Osmo с гордостью представляет технологию «Телепортация запахов», которая улавливает запах в одной части мира и распространяет его в другой. Это новый способ общения, который в будущем может помочь заново открыть для себя цифровой мир. https://t.co/YFUIMMOBHK pic.twitter.com/Bnj5bDprku
– Осмо (@Osmo_Labs) 25 марта 2024 г.
Читайте также: Глава Meta по вопросам ИИ заявил, что еще слишком рано беспокоиться об искусственном общем интеллекте.
Масштабируемые возможности Google Cloud и Vertex AI помогли Osmo в поиске новых молекул запахов. Алекс заявил, что ИИ упрощает каталогизацию и обработку миллиардов молекул запахов. « Vertex AI облегчает нашим разработчикам и инженерам быстрое и простое обучение моделей ИИ и машинного обучения » добавил он.
Репортаж Ранды Мозес для издания Cryptopolitan
