Google Nose может стать реальностью благодаря машинному обучению

Оцифровка запаха — это научная область, которая пережила огромный прогресс благодаря искусственному интеллекту и машинному обучению. Александр Белл представил эту концепцию в 1924 году, и сегодня исследователи из Центра Моне и Osmo делают её реальностью.

Также читайте: Руководители бизнеса любят ИИ, но используют его неэффективно

Апреля 1, 2013, Google объявила о выпуске Google Nose, «инновации, которая позволяет искать запах». К сожалению, это оказалось апрельской шуткой. Сегодня искусственный интеллект и машинное обучение породили машинное обоняние (Machine Olfaction) — новую науку, которая с помощью биологических сенсоров должна сделать цифровое нос реальностью.

Наука об обонянии не нова 

Машинное обоняние — это автоматизированный метод имитации чувства обоняния. Его также называют электронным носом или e-nose. Концепция машинного обоняния не нова. Канадско-американский изобретатель Александр Грэм Белл попросил читателей журнала National Geographic создать науку об запахах. Он сказал:

Также читайте: Франция позиционирует себя как мировой лидер в области искусственного интеллекта

“Вы когда-нибудь пытались измерить запах? Можете ли вы сказать, просто ли один запах в два раза сильнее другого. Можете ли вы измерить разницу между одним видом запаха и другим. Очень очевидно, что у нас есть очень много разных видов запахов, от запаха фиалок и роз до асафетиды. Но пока вы не сможете измерить их сходства и различия, у вас не будет науки об запахах. Если вы амбициозны и хотите основать новую науку, измерьте запах».

Александр Грэм Белл

Компьютеры и смартфоны предоставляют высоко развитые возможности, основанные на науке о звуке, свете и прикосновении. Воспроизведение чувства обоняния — нелегкая задача. Она требует сложного оборудования, базы данных молекул запаха, искусственного интеллекта и машинного обучения. 

Проект Aroma создает базу данных запахов

Проект Aroma посвящен разработке универсальной системы искусственного интеллекта для классификации запахов. Проект разрабатывается в Химическом центре чувств Моне (Monell Chemical Senses Center). Исследователи и ученые проекта Aroma создают базу данных из 10 000 запахов. Доступные в Центре модели машинного обучения теперь предсказывают запах на основе молекулярной структуры. Создание парфюма в мобильном приложении или добавление запаха грязи в презентацию может стать реальностью.

Также читайте: Европейский суд аудиторов критикует ЕС за неспособность координировать инвестиции в ИИ

Кроме того, ученые из Центра Моне пытаются открыть, как работают рецепторы обоняния в человеческом носу. Дальнейшие исследования могут включать оцифровку вкуса. В футуристическом плане проект Aroma может революционизировать сектор здравоохранения и другие отрасли, где чувство обоняния является преимуществом. Представьте врача, способного идентифицировать и диагностировать рак молочной железы по его уникальному запаху в образцах крови.

Vertex AI от Google просеивает миллиарды молекул запаха

Бывший член исследовательской команды Google, Алекс Вильцшко, ныне генеральный директор Osmo стремится оцифровать запах, используя Vertex AI от Google Cloud. Оцифровка запаха требует преобразования его в цифровые биты и организации. Последний шаг в оцифровке запаха — это его воспроизведение, как это делают динамик или принтер.

В посте в X, Osmo Labs объявила о выпуске своей технологии Scent Teleportation, предназначенной для переноса запаха. Согласно Osmo Labs, «это новый способ общения, который однажды может помочь вернуть чувствительность цифровому миру».

Сегодня Osmo с гордостью представляет технологию Scent Teleportation, которая захватывает запах в одной части мира и выпускает его в другой. Это новый способ общения, который однажды может помочь вернуть чувствительность цифровому миру. https://t.co/YFUIMMOBHK pic.twitter.com/Bnj5bDprku

— Osmo (@Osmo_Labs) марта 25, 2024

Также читайте: Глава ИИ Meta говорит, что рано беспокоиться о AGI

Масштабируемая мощность Google Cloud и Vertex AI помогла Osmo найти новые молекулы запаха. Алекс заявил, что ИИ упрощает каталогизацию и просеивание миллиардов молекул запаха. “Vertex AI упрощает нашим разработчикам и инженерам быстрое и простое обучение моделей ИИ и машинного обучения,” добавил он.

Репортаж Cryptopolitan от Ранды Мосес