Интеллектуальная оцифровка запахов

Как наши органы чувств передают сведения об окружающем пространстве в мозг? Наука в общих чертах знает, как это происходит с изображениями и вкусовыми ощущениями — у людей четыре вида светочувствительных клеток и сорок рецепторов вкуса. А вот восприятием запахов заняты около четырехсот рецепторов, механизм действия которых остается для ученых терра инкогнита.

Рецепторы запахов — это белки на концах нервных окончаний, которые связывают растворенные в воздухе молекулы неизвестного вещества и передают в мозг электрический сигнал, извещая его об этом событии. Вопрос о том, какие физико-химические свойства заставляют эти молекулы пахнуть именно так, а не иначе, остается открытым.

По-видимому, один из путей к разрешению столетней загадки о том, как мозг и нос работают вместе, лежит в установлении принципиально новых экспериментальных зависимостей и корреляций. Исследователи филадельфийского Центра химических ощущений Монелла совместно с сотрудниками начинающей компании Osmo из Кэмбриджа, штат Массачусетс создали алгоритм ИИ, чтобы соотнести запах вещества и структуру его молекулы.

Их алгоритм достиг уровня эксперта в различении и точном описании запахов. Он связывает словесное описание запаха определенного вещества и его молекулярную структуру и по формуле молекулы может предсказывать набор слов, которые описывают ее запах. Карта этих соответствий выглядит как набор областей похожих запахов, например сладких цветочных или горьких шоколадных. ИИ также может предвидеть новые запахи для парфюмерной индустрии или синтеза составов для отпугивания насекомых.

Искусственную нейросеть обучили на базе данных о химической структуре пяти тысяч пахучих веществ, которые известны промышленности. Чтобы проверить алгоритм, ученые сравнили его предсказания с прогнозами группы пятнадцати экспертов по поводу запаха 400 новых синтезированных веществ, которые никто до этого еще не нюхал. Эксперты могли воспользоваться набором из 55 слов, таких как «сладкий», «горький», «мятный» и пр. Профессионалы приписывали каждому запаху группу слов, при этом каждое слово имело рейтинг от 1 до 5, соответствующий доле в запахе.

ИИ достиг точности предсказания усредненного эксперта. Для 53% тестированных молекул программа была точнее любого из экспертов. Интересно, что она надежно решала задачу, для которой ее не тренировали — определяла силу запаха. Также ИИ смог найти десятки молекул разного химического строения, похожих по запаху. ИИ также выдал описания запахов и их силу для полумиллиона молекул, которые еще не синтезированы. Эксперту на такую работу потребовалось бы семьдесят лет.

Исследователи уверены, что их результаты пригодятся химикам, парфюмерам, нейрофизиологам и биофизикам. Ученые планируют перейти от химической систематики к биохимической, то есть реорганизовать свою карту запахов на основе обмена веществ. Они подозревают, что близкие запахи должны соответствовать молекулам близких по метаболизму питательных соединений. Статья опубликована в журнале Science.