Was ist der Geruchswahrnehmungscode nach einem Modell der künstlichen Intelligenz?

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Diese Technologie verbessert nicht nur unser Verständnis von Gerüchen, sondern könnte auch zu Fortschritten in der Aroma- und Aromenindustrie führen und sogar zur Entwicklung neuer funktionaler Düfte beitragen. Die Details

Laut Joel Mainland, Co-Hauptautor der Studie: „Das Modell schließt seit langem bestehende Lücken im wissenschaftlichen Verständnis des Geruchssinns.“  GettyLaut Joel Mainland, Co-Hauptautor der Studie: „Das Modell schließt seit langem bestehende Lücken im wissenschaftlichen Verständnis des Geruchssinns.“ Getty

Ein grundlegender Aspekt der Neurowissenschaften besteht darin, zu lernen, wie die Sinne Licht in Sehen, Geräusche in Hören, Nahrung in Geschmack und Textur in Berührung umwandeln. Allerdings die riechen Hier werden diese Sinnesbeziehungen komplexer und verwirrender. Um diese Frage zu beantworten, untersucht ein Team von Wissenschaftlern, wie Chemikalien in der Luft mit Gerüchen zusammenhängen und welche Wahrnehmung im Gehirn stattfindet.

Künstliche Intelligenz umfasst Schlüsselwörter, die immer beliebter werden, daher ist es wichtig, sie zu verstehen.  REUTERS/Dado Ruvic/Illustration/DateiSie könnten interessiert sein an: Zehn Schlüsselwörter, um alles über künstliche Intelligenz zu verstehen

Zu diesem Zweck entdeckten sie, dass ein maschinelles Lernmodell die Fähigkeit erlangte, in Worten zu beschreiben, wie Chemikalien riechen können. „Es schließt seit langem bestehende Lücken im wissenschaftlichen Verständnis des Geruchssinns“, sagte Co-Hauptautor. Joel MainlandMitglied des Monell Center.

Co-Regie: Monell Chemical Senses Center und das neue Unternehmen Osmo mit Sitz in Cambridge, Massachusetts (USA), diese maschinelle Lernforschung wurde bei Google Research durchgeführt und veröffentlicht in Wissenschaft. „Diese Zusammenarbeit bringt die Welt der Digitalisierung von Düften näher, das Ziel ist, sie zu erfassen und zu reproduzieren. Darüber hinaus kann dieses Modell neue Düfte für die Parfümindustrie identifizieren, die nicht nur die Abhängigkeit von natürlich gefährdeten Pflanzen verringern, sondern auch identifizieren könnten.“ neue funktionelle Gerüche für Anwendungen wie Mückenschutz oder Geruchsmaskierung.“

Das Modell konnte Dutzende Paare strukturell unterschiedlicher Moleküle identifizieren, die scheinbar ähnliche Gerüche hatten und ein breites Spektrum an Geruchseigenschaften charakterisierten (Freepik).Das Modell konnte Dutzende Paare strukturell unterschiedlicher Moleküle identifizieren, die scheinbar ähnliche Gerüche hatten und ein breites Spektrum an Geruchseigenschaften charakterisierten (Freepik).

Die Leute haben herum 400 funktionsfähige Geruchsrezeptoren, Proteine ​​am Ende der Riechnerven, die sich mit Molekülen in der Luft verbinden, um ein elektrisches Signal an den Riechkolben zu übertragen. Ihre Zahl ist viel größer als die, die für das Farbsehen (vier) oder sogar den Geschmack (ca. 40) benötigt wird.

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„In der Geruchsforschung bleibt jedoch die Frage, welche physikalischen Eigenschaften ein Molekül in der Luft so riechen lassen, wie es im Gehirn riecht, ein Rätsel“, sagte Mainland. Aber wenn ein Computer den Zusammenhang zwischen der Bildung von Molekülen und der letztendlichen Wahrnehmung ihrer Gerüche erkennen kann, könnten Wissenschaftler dieses Wissen nutzen, um unser Verständnis darüber zu verbessern, wie unser Gehirn und unsere Nase zusammenarbeiten.“

Um dieses Problem anzugehen, sagte der CEO von Osmo: Alex Wiltschko, und sein Team erstellten ein Modell, das lernte, prosaische Beschreibungen des Geruchs eines Moleküls mit seiner Molekülstruktur in Einklang zu bringen. Die Karte, die sich aus diesen Interaktionen ergibt, besteht im Wesentlichen aus Gruppierungen von Düften mit ähnlichen Düften, wie zum Beispiel süß-blumig und süß-karamellig. „Computer waren in der Lage, das Sehen und Hören zu digitalisieren, aber nicht den Geruchssinn, unseren tiefsten und ältesten Sinn“, sagte der Spezialist. „Diese Studie schlägt eine neue Datenkarte des menschlichen Geruchssinns vor und validiert diese, die die chemische Struktur mit der Geruchswahrnehmung in Beziehung setzt.“

Festland erklärte: Mainland erklärte: „Wir hoffen, dass diese Karte für Forscher in den Bereichen Chemie, olfaktorische Neurowissenschaften und Psychophysik nützlich sein wird“ (Foto: El Español)

Gerüche erkennen

Das Modell wurde mithilfe eines industriellen Datensatzes trainiert, der die molekularen Strukturen und Eigenschaften von enthielt 5.000 bekannte Düfte. Die Eingabedaten sind die Form eines Moleküls und die Ausgabe ist eine Vorhersage, welche olfaktorischen Wörter seinen Geruch am besten beschreiben.

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Um die Wirksamkeit des Modells zu testen, führten Monell-Forscher ein Blindvalidierungsverfahren durch, bei dem eine Gruppe geschulter Forschungsteilnehmer neue Moleküle beschrieb und dann ihre Reaktionen mit der Beschreibung des Modells verglich. Den 15 Diskussionsteilnehmern wurden jeweils 400 Düfte gegeben und sie wurden darauf trainiert, jedes Molekül mit 55 Wörtern zu beschreiben, von Minze bis Moschus. „Unser Vertrauen in dieses Modell kann nur so groß sein wie unser Vertrauen in die Daten, die wir zum Testen verwenden“, sagte der Co-Autor. Emily Mayhew, PhDdie diese Forschung während ihrer Zeit als Postdoktorandin bei Monell durchführte.

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Das Team stellte den Diskussionsteilnehmern im Labor entwickelte Geruchsreferenzkits zur Verfügung, um ihnen beizubringen, wie man Gerüche erkennt und die am besten geeigneten Wörter zur Beschreibung ihrer Wahrnehmung wählt. Um die Fallstricke früherer Studien zu vermeiden, etwa die Verschmelzung von „matschig“, wie ein feuchter Keller, und „moschusartig“, wie Parfüm, durch die Teilnehmer, wurde jedem Teilnehmer in Schulungen und im Labor entwickelten Referenzkits für Gerüche die damit verbundene Geruchsqualität beigebracht. ein beschreibender Begriff.

Der Mensch verfügt über etwa 400 funktionsfähige Geruchsrezeptoren, die ein elektrisches Signal an den Riechkolben weiterleiten (Foto: El Carabobeño)Der Mensch verfügt über etwa 400 funktionsfähige Geruchsrezeptoren, die ein elektrisches Signal an den Riechkolben weiterleiten (Foto: El Carabobeño)

Die Diskussionsteilnehmer wurden gebeten, auszuwählen, welcher der 55 Deskriptoren zutrifft, und auf einer Skala von 1 bis 5 für jeden der 400 Düfte zu bewerten, wie gut der Begriff am besten auf den Duft zutrifft.

Auch beim abschließenden Vergleich der menschlichen Tracker mit dem Computermodell ist die Qualitätskontrolle wichtig. Hier kommt die Co-Autorenschaft ins Spiel. Jane ParkerProfessor für Geschmackschemie, Universität Reading, Großbritannien. „Ich arbeite seit vielen Jahren mit Gerüchen und verlasse mich bei der Beschreibung von Aromen hauptsächlich auf meine eigene Nase“, sagte er.

Sein Team überprüfte die Reinheit der Proben, die zum Testen der Vorhersage des Modells verwendet wurden. Erstens ermöglichte ihnen die Gaschromatographie die Trennung aller Bestandteile einer Probe, einschließlich Verunreinigungen. Als nächstes beschnüffelten Parker und sein Team jede einzelne Verbindung, um festzustellen, ob Verunreinigungen den bekannten Geruch des Zielmoleküls überlagerten. „Unter den 50 analysierten Proben haben wir einige Proben mit schwerwiegenden Verunreinigungen gefunden“, sagte der Experte. In einem Fall stammte die Verunreinigung aus Spuren eines Reagenzes, das bei der Synthese des Zielmoleküls verwendet wurde, und verlieh der Probe einen charakteristischen Buttergeruch, der den interessierenden Geruch übertraf. In diesem Fall Wir konnten erklären, warum das Panel den Geruch anders beschrieb als die KI-Vorhersage“.

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Das Modell wurde anhand eines Industriedatensatzes trainiert, der die molekularen Strukturen und Eigenschaften von 5.000 bekannten Duftstoffen umfasste.
Das Modell wurde anhand eines Industriedatensatzes trainiert, der die molekularen Strukturen und Eigenschaften von 5.000 bekannten Duftstoffen umfasste.

Beim Vergleich der Leistung des Modells mit der Leistung einzelner Testteilnehmer konnte das Modell bessere Vorhersagen über die durchschnittliche Geruchsbewertung der Gruppe treffen als jeder einzelne Testteilnehmer in der Studie, abgesehen von Verunreinigungen. Speziell, Das Modell schnitt bei 53 % der getesteten Moleküle besser ab als der durchschnittliche Teilnehmer. „Das überraschendste Ergebnis ist jedoch, dass das Modell bei Geruchsaufgaben erfolgreich war, für die es nicht trainiert wurde“, fügte Mainland hinzu. Was uns die Augen geöffnet hat, war, dass wir ihm nie beigebracht haben, die Intensität des Geruchs zu lernen, aber er war dennoch in der Lage, genaue Vorhersagen zu treffen.“

Das Modell war in der Lage, Dutzende Paare strukturell unterschiedlicher Moleküle zu identifizieren, die scheinbar ähnliche Gerüche hatten und ein breites Spektrum an Geruchseigenschaften charakterisierten, beispielsweise die Intensität für 500.000 mögliche Moleküle. „Wir hoffen, dass diese Karte für Forscher nützlich sein wird.“ Chemie, olfaktorische Neurowissenschaften und Psychophysik als neues Werkzeug zur Erforschung der Natur der Geruchsempfindung“, sagte Mainland.

Das Team geht davon aus, dass die Modellkarte auf der Grundlage des Stoffwechsels organisiert werden kann, was eine grundlegende Änderung in der Art und Weise bedeuten würde, wie Wissenschaftler über Gerüche denken. Mit anderen Worten: Gerüche, die auf der Karte nahe beieinander liegen oder sich in der Wahrnehmung ähneln, sind auch wahrscheinlicher mit dem Stoffwechsel verknüpft. Heute ordnen Sensorikwissenschaftler Moleküle wie ein Chemiker und fragen beispielsweise, ob sie einen Ester- oder einen aromatischen Ring haben. „Unser Gehirn organisiert Gerüche nicht auf diese Weise“, fügte Mainland hinzu. „Stattdessen legt diese Karte nahe, dass unser Gehirn Gerüche nach den Nährstoffen ordnen kann, aus denen sie stammen.“

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Source: javiko.edu.vn

Madhuri Shetty
Manoj Gadtaula

Manoj Gadtaula is a young Indian man from Mangalore who is constantly on the lookout for new things and loves to explore. Madhuri has a great passion for helping others and motivating people. She researched the careers, biographies, lifestyles, and net worths of celebrities..

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