Как искусственный интеллект научили моделировать запахи

Международная команда ученых проектирует новую систему искусственного интеллекта, которая будет предсказывать запахи молекул. О том, как это будет работать и почему задача оказалась такой сложной, рассказывает научный обозреватель Николай Гринько.

Фото: depositphotos/Elnur_

Запахи окружают нас с самого рождения и сопровождают каждого человека всю жизнь. С помощью обоняния мы даже с закрытыми глазами способны легко отличить мясной суп от свежей сладкой выпечки, можем почувствовать аромат хвои за несколько сотен метров от соснового бора, а запах испортившихся продуктов способен отбить у нас аппетит.

Удивительно, что при этом ученые до обидного мало знают не только о том, как именно мы определяем запахи, но даже об устройстве биологического механизма, реагирующего на них. В общих чертах мы знаем, что на ощущение запаха влияет химическая структура молекул, которые мы вдыхаем, но как и с какими закономерностями это происходит, не понимают даже ведущие физиологи.

Известны некоторые правила: например, лук и чеснок выделяют сернистые соединения (в основном диаллилдисульфид и аллицин), и именно они дают узнаваемый резкий запах.

Средний человеческий нос содержит около 350 типов обонятельных рецепторов, которые могут связываться с огромным количеством молекул, находящихся в воздухе. Эти рецепторы инициируют нейронные сигналы, которые мозг интерпретирует как запах кофе, бензина или духов. И хотя ученые примерно понимают, как этот процесс работает в широком смысле, многие детали до сих пор являются тайной.

Чтобы разобраться в этом процессе, исследователи обратились к вычислительной мощи искусственного интеллекта. Нейронную сеть обучили сопоставлять химические формулы и запахи, загрузив в нее множество известных нам примеров – как тот же лук и сернистые соединения. Теперь ИИ может предсказать запах вещества, просто узнав, как построена его молекула.

Но в этом методе есть и недостатки. Например, нейронная сеть не способна дать ответ на вопрос "почему?" – она просто выдает готовый результат, вычисляя его внутри себя, согласно неизвестным нам закономерностям. ИИ расскажет, что недавно синтезированная молекула будет пахнуть жженым сахаром, но не определит, какие именно механизмы при этом работают в обонятельных рецепторах.

Фото: depositphotos/Dimaberlin

Еще один большой недостаток заключается в том, что в человеческих языках запахи традиционно определяются очень приблизительно. Мало того, даже терминология от языка к языку может существенно отличаться. Скажем, большинство европейцев пользуются сравнениями с потенциальными источниками: роза, опилки, мокрая земля – все это названия предметов, которые обладают запахами. Но, например, в языке джихай, на котором говорят в Малайзии и некоторых регионах Таиланда, существует больше десятка специальных терминов, обозначающих только запахи и ничего больше.

Кроме того, общее восприятие ароматов может отличаться у представителей разных культур: запах подкисшей рыбы, неприятный нам с вами, у скандинавских и многих северных народов определяется как нейтральный или даже приятный, поскольку они веками едят квашеные и сброженные продукты.

Искусственному интеллекту предстоит сложная работа: не просто сообщать, что "эта молекула будет издавать запах клубники", а изобрести универсальную систему определений запахов, например цифровую. На первый взгляд, это кажется немного странным, но ту же самую задачу люди успешно решили для цвета. Сегодня существуют сразу несколько цветовых систем, в которых каждый оттенок имеет собственный код, и дизайнеры успешно ими пользуются.

Вероятно, примерно то же самое вскоре произойдет с запахами. И тогда парфюмеры, кондитеры, виноделы и другие профессионалы, имеющие дело с ароматами, смогут получать новые оттенки не с помощью перебора, а создавать нужные запахи на заказ, комбинируя конкретные молекулы и соединения. Возможно, это произойдет уже в ближайшую пятилетку.

Хотя...