인공지능(AI) 기술은 자율주행 자동차, 로봇에 시각, 촉각, 청각 등 감각 인식과 펀단을 구현해왔다. 이제 AI는 분자 구조를 통해 냄새도 구분할 수 있게 됐다.

과학자들은 수십 년 동안 분자 구조와 향기 사이의 관계를 예측하는 데 어려움을 겪었다. 과학자들은 빛의 파장을 보고 그것이 어떤 색인지 식별 할 수 있지만, 향은 단순히 분자를보고 냄새를 식별 할 수는 없다.

구글리서치 브레인팀과 미국 아리조나주립대, 캐나다 토론토대 공동연구팀은 출판전 논문 피어리뷰 플랫폼 아르시브(Arxiv)에 실린 논문( Machine Learning for Scent: Learning Generalizable Perceptual Representations of Small Molecules)에서 그들은 냄새를 인식하도록 AI를 훈련시키는 방법을 설명한다.

연구자들은 향수 제조자에 의해 식별된 약 5,000개의 분자에 대한 데이터 세트를 만들었다. 이 분자들은 “버터향(buttery)”에서 “열대향(tropical)”및 “초목향(weedy)” 등 설명으로 표시됐다.

연구팀은 인공 지능 (그래프 신경망 또는 GNN)을 훈련시키기 위해 데이터 세트의 3 분의 2를 사용해 빈번하게 분자를 표시하는 설명와 분자를 연결하도록했다. 그런 다음 연구원들은 남은 향기를 사용해 AI를 테스트했다. 알고리즘은 구조에 따라 분자의 냄새를 예측할 수있었다.

미국 IT매체 와이어드에 따르면 몇 가지 민감한 사항들로 냄새 과학은 까다롭다. 우선, 두 사람이 같은 향을 다르게 묘사 할 수 있다. 나무향(woody), 흙향(earthy), 풀향이 그런 예다. 때때로 분자는 동일한 원자와 결합을 갖지만 거울상으로 배열되어 있고 완전히 다른 냄새를 가지고 있다. 그것들을 키랄 쌍(chiral pairs)이라고한다. 캐러웨이(caraway)와 스피어민트는 하나의 예다.

향기를 결합하기 시작하면 상황이 더욱 복잡해진다. 그럼에도 불구하고 구글 연구원들은 특정 분자를 향과 연관시키기 위해 인공지능을 훈련시키는 것이 중요한 첫 단계라고 믿고있다. 화학, 인간 영양에 대한 이해, 감각 신경 과학 및 합성 향수 제조 방법에 영향을 줄 수 있다.

관련 연구는 다른 곳에서도 활발하다.

IT 메거진 엔게짓에 따르면 올해 초 영국 런던 바비칸센터(Barbican Center)에서 열린 AI 전시회에서 과학자들은 멸종 꽃의 냄새를 재현하기 위해 기계학습(ML)을 사용했다. 러시아에서는 AI가 잠재적으로 치명적인 가스 혼합물을 감지하는 데 사용되고 있다. IBM은 AI 생성 향수를 실험하고 있다. 일부는 심지어 기계 학습 알고리즘을 설계하는 방식을 다시 상상하기 위해 후각을 사용하는 법을 시험하고 있다.