От петте човешки сетива, изкуственият интелект (AI) вече може да имитира зрението и слуха. Компания пък иска да използва технологиите, за да дигитализира трето - обонянието.

Алекс Уиличко е главен изпълнителен директор на Osmo - стартъп компания, която използва технологията на изкуствения интелект, за да помага на компютри “да генерират мирис, както ние генерираме изображения и звуци,” се посочва на уебсайта на компанията.

Уиличко е “обсебен от миризмите” от много дълго време, казва той пред CNBC. “Това е моята страст – да се опитам да разбера миризмата. Това е едно много силно емоционално усещане, но въпреки това ние знаем толкова малко за него.”

Затова той се дипломира с бакалавърска степен по неврология от Мичиганския университет и изучава обонятелна неврология в Харвардския университет, където завършва докторантура през 2016 г.

На следващата година той започва работа като научен сътрудник в Google Research, където в продължение на пет години оглавява екип, който използва машинно обучение, за да помага на компютрите да предсказват как миришат различни молекули въз основа на тяхната структура.

Osmo започва като изследователски проект по времето на Уиличко в Google, но след това той го отделя като стартъп през 2022 г. с подкрепата на Lux Capital и Google Ventures.

Като главен изпълнителен директор на Osmo, той казва, че мисията на компанията е да “подобри човешкото здраве и щастие”, дигитализирайки усещането за мирис на хората. Ето защо Уиличко вярва, че те могат да се възползват от способността на компютрите да обработват аромати.

Как откриването и създаването на аромати от страна на AI може да ни помогне?

Големият въпрос е защо въобще да се дава на компютрите възможност да усещат миризми. Една от основните причини, според Уиличко, е, че това е от съществено значение да се помогне на медицинските специалисти да засичат болести.

“Знаем, че миризмата съдържа информация, която можем да използваме, за да засечем болест,” казва той. “Компютрите обаче все още не могат да говорят този език и да интерпретират тези данни.”

Това е дългосрочна цел на компанията, но в краткосрочен план той иска Osmo да създаде по-безопасни, по-устойчиви молекули за аромати, използвани в ежедневието, като парфюм, шампоан, репеленти срещу насекоми и прахове за пране.

“Тези продукти обикновено съдържат аромати в себе си, които са създадени от много малък брой потайни компании,” казва Уиличко. “Ние мислим, че можем да се справим по-добре с тях, като създадем по-добри и безопасни съставки, които не са токсични и не дразнят кожата или очите ви.”

Как Osmo използва AI, за да дигитализира миризмата?

Докато Уиличко работи за Google Research, неговият екип използва машинно обучение, за да разработи “карта на основните миризми.” За да направи това, екипът му обучава техния AI модел върху набор от 5 000 ароматни молекули в различни категории миризми, като цветни, плодови или ментови.

Уиличко открива, че анализът на молекулите от страна на компютрите може да бъде труден заради тяхната сложна структура.

“Причината, поради която това е толкова предизвикателно, е, че може да преместите едно малко нещо в тази молекула и нейната миризма да се промени от рози на развалени яйца,” казва той.

Благодарение на напредъка в AI технологията обаче, моделът успява да улови модели в различните структури на молекулите и да използва тези знания, за да прогнозира правилно миризмата на други молекули.

Изграждането на AI модела на Osmo от нулата

Големите езикови модели, известни като AI чатботове, в днешно време могат да бъдат обучавани с данни “от целия интернет,” но подобна дигитална библиотека с информация за ароматите не е налична, когато Osmo започва да изгражда своя модел, казва Уиличко.

“Нещото, което осъзнахме, е, че не можем да видим нечии други данни,” казва той. “Всъщност, в продължение на година си сътрудничехме с компании от парфюмерийната индустрия, които смятаха, че разполагат със страхотни набори от данни, за които обаче открихме, че не е точно така.”

Това кара Уиличко и неговия екип да изградят “нов вид данни,” казва той. Те се сдобиват с хиляди молекули и описания на техните миризми, според опитни парфюмеристи.

След това вкарват данните в графични невронни мрежи (GNN), които са част от машинното обучение и използват мощни алгоритми, за да засичат и анализират отношението между различните точки от данни. На този етап от процеса това прилича на социална мрежа, в която можете да виждате хора и начина, по който са свързани с приятелства.

Екипът на Уиличко след това използва невронните мрежи, за да помогне на неговия AI модел да разбере атомите, връзките между тях и как тази молекулярна структура определя своя мирис, казва той.

Какво следва за Osmo?

Osmo иска, в крайна сметка, да използва своята технология, за да телепортира миризми, като дигитализира миризма на едно място и пресъздаде точно същото копие на друго място, казва Уиличко.

“Това е начинът да докажете, че вашият AI модел наистина разбира как мирише нещо, защото ако не можете да го пресъздадете, така че да мирише по същия начин като оригинала, тогава се заблуждавате,” казва той.

Уиличко също така планира да работи за превръщането в реалност на неговата дългогодишна цел за използване на технологиите за откриване на болести на по-ранен етап.

“В крайна сметка, ще можем да засичаме болести по миризма и сме на път да изградим тази технология,” казва той. “Това няма да се случи тази година или в скоро време, но сме на път да го постигнем.”

Новините на Darik Business Review във Facebook , Instagram , LinkedIn и Twitter !

Добави в предпочитани в Google