Может ли AI помочь разобраться в вопросах соотношений между нашим восприятием запахов и химией?
Привет. Наше обоняние очень специфично. Мягкий аромат, поднимающийся от теплой корочки свежего хлеба, запах укуса, свежей краски или запаха нового автомобиля - когда мы чувствуем запах чего-либо, мы понимаем, что это. Но эта естественная сложность восприятия намного превосходит нашу способность объяснить, как та или иная молекула воздействует на наш нос. Два вещества с совершенно разными химическими формами могут пахнуть почти одинаково, в то время, как два других с одинаковыми формами могут пахнуть совершенно по разному.
Это прямо противоположно, скажем, видению разных цветов. Изучая длины волн света, отражаемого от от розы или хвойного дерева, ученый может сказать, что человек увидит их как красные или зеленые. Но что относительно веществ, придающих предметам запах грейпфрута или сточных вод?
Конечно, есть обходные пути. В середине 80-х годов группа исследователей, которые были членами Американского общества по тестированию и материалам, набрала более ста человек, чтобы помочь составить список молекул и связанных с ними ароматов. Из этого источника информации и других людей, вместе взятых, известно, что бензальдегид пахнет вишней, а изоамилацетат, как бананы. Но составление таких атласов запаха очень трудоемкий процесс, и обычно они обслуживают довольно ограниченные потребности промышленности, связанной с запахами и не дают представления о полном спектре человеческого обоняния. На протяжении многих лет биологи, специализирующиеся на психофизике запаха, продолжали работать над этой проблемой. В начале этого года рядом ученых было найдено новое решение, на этот раз с использованием компьютерных алгоритмов.
Сначала исследователи попросили около пятидесяти человек оценить интенсивность и приятность более четырехсот молекул запаха и описать их с использованием таких терминов, как «кожа», «фрукты», «пекарня» и «химический» и т.п. Затем они снабдили группы компьютерных ученых полученными от всех участников исследования фрагментами данных о более четырех тысяч молекул.
Ученые использовали методы машинного обучения для выяснения связей между химией молекул и их восприятием; некоторые использовали так называемую стратегию случайного леса, которая может выявить нелинейные отношения, а другие полагались на регуляризованные линейные модели, которые проще. Подмножество исходных данных было разделено так, чтобы его можно было использовать для проверки того, насколько точны модели.
Прогнозы групп отличались в своей точности, но для некоторых запахов, особенно тех, которые человек мог бы называть «чесночными» или «рыбными», группа IKW Allstars из государственного университета штата Аризона и команда Guan Lab из Университета штата Мичиган сделали довольно точные прогнозы. Эти категории запаха являются очень узнаваемыми и очень сильно связанными с некоторыми соединениями химии: серными соединениями для чеснока и аммиачными соединениями для рыбы—что сделало их особенно хорошо трактуемыми.
Неудивительно, что агрегация различных моделей увеличила их эффективность; в двадцати процентах случаев такой комбинированный подход приносил положительный результат, и в шестидесяти пяти процентах случаев правильный ответ находился в списке из десяти вариантов. Тем не менее, несмотря на определенные улучшения относительно более ранних работ, группы в основном не смогли представить надежные прогнозы.
Один из способов интерпретировать такие результаты эксперимента заключался в необходимости большего количества данных - больше оценочных суждений от большего количества людей о запахах еще большего количества молекул. Другой вывод заключается в том, что исследователи все еще слишком упрощают понимание процессов обоняния. В носу есть сотни рецепторов запаха в отличии от своих собратьев во рту, которые чувствуют только один из ключевых вкусов: кончик языка отвечает за сладкий вкус, боковые края передней части языка – за соленый вкус, боковые края задней части языка – за кислый вкус, корень языка – за горький вкус.
Вместо этого рецепторы в носу, похоже, взаимодействуют друг с другом и с окружающей средой различными способами и передают множество различных сигналов в мозг, которые он интерпретирует как аромат шоколадного торта, опилок, сирени и пр. Ясно, что механизмы запаха не так просты, как казалось. Трудность проблемы делает её еще более интересной для дальнейших исследований.
