A inteligência artificial tem um nariz

01.03.2017

Os cientistas há muito discutem sobre exatamente como os receptores do corpo humano nos permitem perceber uma ampla gama de odores e dar-lhes certas descrições. Na tentativa de resolver esse problema, equipes de engenheiros de todo o mundo foram convidados a criar uma IA que pudesse perceber cheiros tão bem quanto humanos.

Prever a cor não é tão difícil: por exemplo, se uma onda de luz atingir um comprimento de onda de 510 nm, a maioria das pessoas dirá que é verde. Mas descobrir como uma determinada molécula cheira é muito mais difícil. 22 equipes de cientistas criaram um conjunto de algoritmos que podem prever o cheiro de várias moléculas com base em sua estrutura química. A gama completa de aplicações práticas do programa ainda está para ser vista, mas os desenvolvedores esperam que, em primeiro lugar, ajude perfumistas, farmacêuticos e trabalhadores de alimentos a desenvolver novas e únicas combinações de cheiros.

O trabalho começou com um estudo recente de Leslie Vosshull e colegas da Rockefeller University, em Nova York, no qual 49 voluntários tiveram que adivinhar o cheiro de 467 odorantes. Para cada um deles, foi desenvolvido um sistema de comparação de 19 padrões básicos: os sujeitos diziam se o cheiro era semelhante ao de peixe ou alho, avaliavam a intensidade e a agradabilidade individual do aroma. Como resultado, foi criado um catálogo com mais de um milhão de células caracterizando determinadas moléculas odoríferas.

Quando o biólogo computacional Pablo Meyer descobriu isso, ele imediatamente viu o estudo como uma oportunidade para testar se um sistema de computador poderia prever como as pessoas avaliariam os cheiros. Apesar do fato de que os pesquisadores descobriram cerca de 400 receptores de odor no corpo humano, permanece um mistério para os cientistas como exatamente eles trabalham juntos para que uma pessoa possa distinguir até mesmo tons sutis de odores.

Em 2015, Meyer e colegas lançaram o DREAM Olfaction Prediction Challenge. Os participantes da competição receberam à sua disposição as mesmas tabelas de classificação dos voluntários que descrevem os odores, juntamente com a estrutura química das moléculas que os produzem. Além disso, os participantes receberam um banco de dados de 4800 descrições para cada molécula individual - seus átomos, sua posição relativa, geometria geral, que eventualmente totalizou cerca de 2 milhões de pontos de dados. Em última análise, os dados devem ser usados ​​para treinar programas de computador para reconhecer odores com base em informações estruturais.

Vinte e duas equipes de todo o mundo entraram na competição e, embora muitas tenham feito um bom trabalho, duas equipes se destacaram em particular. A equipe do Estado de Michigan, liderada por Yang Fang Guang, foi a melhor em criar um algoritmo para prever o cheiro de coisas individuais. Outra equipe da Universidade do Arizona, liderada por Richard Gerkin, foi a melhor em treinar o programa para avaliar as classificações médias de odor em toda a amostra. Meyer relata isso em um artigo publicado na revista Science.

Claro, muitos cientistas são céticos sobre os desenvolvimentos, dizendo que o trabalho feito, embora faça uma contribuição significativa para a ciência, ainda é uma seleção bastante primitiva, e 19 elementos descritivos para todo o espectro de cheiros na natureza são claramente muito, muito alguns.

Estudos alternativos com voluntários usaram 80 ou mais desses critérios para avaliar verbalmente diferentes odores. Não está claro se o algoritmo existente será capaz de prever corretamente a pontuação de odor se tiver que enfrentar tal variedade de informações. Assim, até hoje, a percepção de cheiros permanece um mistério para médicos e engenheiros.

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