Sử dụng trí tuệ nhân tạo trong xác định, dự đoán mùi hương

Ảnh minh họa - Internet

Hệ thống này được vận hành bởi trí tuệ nhân tạo (AI), được phát triển và thử nghiệm bởi các nhà nghiên cứu tại Google, các trường đại học và Trung tâm nghiên cứu mùi hương hóa học Monell. Nhóm nghiên cứu gần đây đã công bố kết quả của những phương pháp ấy và mô tả toàn bộ quá trình này trong một bài báo được xuất bản trong ấn phẩm Proceedings of the National Academy of Science .

Các nhà nghiên cứu cho biết mùi thơm, hay hương thơm, được tạo ra bởi các phân tử khi chúng được phát tán vào không khí. Những phân tử này sau đó đi vào mũi của chúng ta và được xử lý bởi "các thụ thể khứu giác". Những thụ thể này sau đó gửi tín hiệu đến não để giúp chúng ta nhận biết các mùi.

Nhóm nghiên cứu cho rằng mùi hương được xác định theo cách tương tự như cách chúng ta xác định màu sắc - sử dụng bản đồ các giác quan. Ví dụ, bản đồ - giống như các bánh răng màu sắc truyền thống - có thể hiển thị nhiều màu sắc khác nhau. Các bản đổ như vậy biểu diễn sự kết hợp của các màu sắc và cho biết cách chúng hòa trộn với nhau.

Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu cũng cho biết trong quá trình dài của lịch sử, "các bản đồ hữu ích của mùi hương đã bị biến mất." Điều này là do các phân tử liên quan đến hương thơm phức tạp và bị phụ thuộc hơn nhiều so với các hạt photon được sử dụng để hiển thị màu sắc.

Thêm vào đó, trong khi mắt người chỉ có 3 thụ thể tiếp nhận màu sắc thì mũi người có đến hơn 300 thụ thể khác nhau để cảm nhận mùi hương.

Dựa trên những nghiên cứu trước đây, các nhà khoa học đã xây dựng một mô hình mạng neural nhằm mục đích tạo ra một "bản đồ" để xác định các phân tử liên quan đến mùi hương. Mạng neural là một hệ thống xử lý máy tính được xây dựng để hoạt động giống như não bộ người.

Năm 2019, mô hình đồ thị mạng neural (GNN) bắt đầu phân tích hàng nghìn ví dụ về các phân tử riêng biệt được kết nối với các nhãn mùi hương, chẳng hạn như "mạnh mẽ", "hương hoa" hoặc "hương bạc hà", để tìm hiểu mối quan hệ giữa cấu trúc của một phân tử và xác suất mà mỗi phân tử như vậy sẽ có thể có một nhãn mùi riêng. Không gian nhúng của mô hình này cho mỗi phân tử biểu diện dưới dạng một vectơ có độ dài cố định tượng trưng cho mô tả mùi của phân tử đó, giống như giá trị RGB của một kích thích thị giác là cơ sở để thể hiện màu sắc.

Nhóm AI của Google gọi công cụ bản đồ mới được phát triển này là "bản đồ mùi gốc" với mục đích chính là "dự đoán đặc tính mùi của các phân tử".

Hình bên trái: Một ví dụ về bản đồ màu (CIE 1931) trong đó tọa độ có thể được dịch trực tiếp thành các giá trị cho màu sắc và độ bão hòa. Các màu tương tự nằm gần nhau và các bước sóng ánh sáng cụ thể (và sự kết hợp của chúng) có thể được xác định bằng các vị trí trên bản đồ. Hình bên phải: Các mùi trong Bản đồ mùi gốc hoạt động tương tự. Các phân tử riêng lẻ tương ứng với các điểm (màu xám), và vị trí của các điểm này phản ánh dự đoán về đặc điểm mùi của chúng.

"Bản đồ mùi gốc" (POM- Principal Odor Map), xác định vectơ biểu diễn của mỗi phân tử mùi trong không gian nhúng của mô hình dưới dạng một điểm duy nhất. POM có các đặc tính tương tự với một bản đồ màu sắc: Đầu tiên, các cặp phân tử có mùi hương gần giống nhau tương ứng với hai điểm gần nhau trong POM (giống như cách thức màu đỏ gần với màu cam hơn là màu xanh lá cây trên bản đồ màu). Thứ hai, POM có thể dùng để đưa ra các dự đoán chính xác về mùi. Các nhà nghiên cứu báo cáo rằng bản đồ được hỗ trợ bởi AI - POM cho phép họ "dự đoán và khám phá các mùi mới cũng như các phân tử tạo ra chúng".

Nhóm nghiên cứu khẳng định nghiên cứu của họ cho thấy có thể có đến hàng tỷ phân tử có khả năng có mùi, nhưng vẫn chưa được phát hiện ra. Nhưng nhờ công cụ bản đồ đã được chứng minh là có thể nhận ra một phân tử có mùi từ cấu trúc này của nó, "điều này có thể dẫn chúng tôi đến khám phá các lớp của các chất tạo mùi mới…" các nhà nghiên cứu cho biết .

Để thử nghiệm, các nhà nghiên cứu đã thu thập bộ dữ liệu lớn nhất từ trước đến nay về mô tả mùi cho mỗi phân tử khác nhau.

Để so sánh, họ sử dụng đối tượng con người để xác định mùi của 400 phân tử bằng cách sử dụng 55 mô tả khác nhau. Khi so sánh với sự nhận dạng mùi hương, mô hình mạng neural hoạt động tốt hơn nhiều lần so với đối tượng là con người.

Nhóm nghiên cứu cho rằng trong tương lai một công cụ như vậy có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm cả các ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe, thực phẩm và nước hoa  .

Công cụ này có thể được sử dụng để giúp chống lại một trong những vấn đề sức khỏe lớn nhất thế giới - bệnh truyền nhiễm qua côn trùng. Những nhà nghiên cứu cho biết hệ thống có thể đo lường mức độ hiệu quả của một phân tử trong việc giữ muỗi tránh xa con người.

Họ cũng phát hiện ra một loạt các phân tử mới có thể xua đuổi muỗi với hiệu quả tương tự như DEET, một hóa chất thường được sử dụng trong các chất xua đuổi côn trùng.

Khám phá này có thể dẫn đến việc phát triển các chất xua đuổi ít tốn kém hơn, bền hơn và an toàn hơn những chất có chứa DEET. Nhóm nghiên cứu cũng nói thêm, những chất xua đuổi như vậy có thể được sử dụng để "giảm tỷ lệ mắc các bệnh như sốt rét trên toàn thế giới, có khả năng cứu sống nhiều người"./.