Nestačí znát fyzikální vlastnosti molekuly, která v našem čichovém orgánu vyvolá pach, aby odborníci dokázali říct, jak bude ve skutečnosti vonět. I když mohou mít dvě chemické látky velmi podobnou strukturou, mohou vonět naprosto odlišně. Na druhou stranu dvě naprosto odlišné chemické struktury mohou vytvářet téměř totožný zápach. A většina vůní je směsí mnoha desítek nebo stovek aromatických molekul. Dokážete si patrně představit, jak to ještě více zvyšuje náročnost pochopení toho, jak chemie vytváří čichový vjem. Odborníci tuto záhadu zkoumají již dlouho. Nyní si na pomoc vzali počítač a umělou inteligenci.
Výzkumníci podle časopisu Nature již dříve přišli s několika počítačovými modely, které dokážou propojit strukturu s vůní. První verze však byly obvykle založeny na poměrně malých souborech dat. Tehdejší pokusy o využití strojového učení byly dobré, ale ne skvělé. Například když vědci uspořádali soutěž o nejlepší model předpovídající pachy, algoritmy dvaadvaceti týmů dokázaly efektivně předpovědět pouze 8 z 19 vzorků.
V roce 2020 jeden tým oznámil model, který dokázal předpovědět, jak moc jsou si směsi v reálném světě podobné, a správně určil, že vůně růží a fialek jsou si navzájem podobnější než ostré koření asafoetida, které se často používá v indické kuchyni.
Loni tým kolem výzkumníka Alexe Wiltschka – tehdy součást výzkumné divize AI společnosti Google – ve spolupráci s výzkumníky z Monellu zveřejnil mapu pachů, která využívala umělou inteligenci. Sám Wiltschko je nyní generálním ředitelem a spoluzakladatelem startupu Osmo, který využívá technologii umělé inteligence k tomu, aby počítačům pomohl „generovat pachy, stejně jako my generujeme obrazy a zvuky“, jak uvádí na webových stránkách.
„Čichací“ AI
Jejich program byl vycvičen tak, že modelu byly předány tisíce popisů molekulárních struktur z katalogů vůní spolu s popisky vůní – výrazy jako „hovězí“ nebo „květinový“. Nebylo to přitom jednoduché. Wiltschko podle serveru CNBC zjistil, že analýza molekul může být pro počítače obtížná kvůli jejich složité struktuře.
„Důvodem, proč je to tak náročné, je to, že v molekule můžete pohnout jednou malou věcí, například jednou vazbou, a vůně molekuly se změní z růží na zkažené vejce,“ řekl. Díky pokroku v technologii umělé inteligence však model dokázal zachytit vzorce v různých strukturách molekul a využít tyto znalosti k přesné předpovědi vůně dalších molekul.
Poté výzkumníci porovnali schopnosti systému umělé inteligence s lidskými nosy. Vycvičili patnáct členů poroty, aby hodnotili několik stovek vůní pomocí 55 označení, například „kouřová“, „tropická“ a „vosková“. Zjistilo se, že lidé mají s tímto úkolem potíže; jednak většina popisů pachů postrádala detaily, ale problém byl i s tím, že čich je velmi subjektivní. Limitující byla i slovní zásoba; lidé mají různé výrazy pro stejnou vůni. Pro jednu vůni vybrali porotci slova „ostrá, sladká, pečená, máslová“. Mistr parfumér, který měl popsat stejnou vůni, uvedl „lyžařská chata, krb bez ohně“.
Přesto je podle Nature lidský panel jedním z nejlepších dostupných nástrojů, jak přijít s konzistentními deskriptory vůní, protože průměrné hodnocení skupiny pro různé vůně bývá stabilní.
V konečném výsledku dosáhl po natrénování AI systém pouze na základě struktury poskytnutých molekul lepších výsledků než typický individuální „čichač“. Algoritmus umělé inteligence si vedl dobře i při předpovídání vůně sloučenin ve srovnání s průměrným hodnocením skupiny. A přestože mapa, kterou vytvořil, byla velmi složitá, dokázal seskupit vůně podle typu, například masité, alkoholické nebo dřevité.
