AIが化学物質の構造から匂いを予測

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特定の匂いを説明するように教えられた人間は、新しく開発された人工知能ツールよりも正確に説明できないことがよくありました。クレジット: Andia/Universal Images Group via Getty

人工知能システムは、分子構造を分析するだけで化合物の匂いを説明できます。その説明は、多くの場合、訓練された人間の嗅ぎ分け者の説明と似ています。

このシステムを設計した研究者らは、このシステムを使用して、数百の化学構造に対応する「フルーティー」や「草っぽい」などの匂いをリスト化しました。 この匂いのガイドブックは、研究者が新しい合成香料を設計するのに役立ち、人間の脳が匂いをどのように解釈するかについての洞察を提供する可能性があります。

この研究は今日の Science1 に報告されています。

匂いは、感覚器官（この場合は鼻）から脳の記憶と感情中枢に直接伝わる唯一の感覚情報です。 他の種類の感覚入力は、最初に他の脳領域を通過します。 この直接的なルートは、なぜ香りが特定の強烈な記憶を呼び起こすのかを説明しています。

「匂いには何か特別なものがあります」と神経生物学者のアレクサンダー・ウィルチコは言う。 マサチューセッツ州ケンブリッジにある彼の新興企業 Osmo は、Google Research からスピンオフした企業で、新しい臭い分子、つまり臭気物質の設計を目指しています。

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化学物質の構造と匂いの関連性を調査するために、ウィルチコ氏とオスモ社のチームは、「生臭い」「ワインっぽい」などの 55 個の説明的な単語を 1 つ以上割り当てることができる、ニューラル ネットワークと呼ばれる一種の人工知能 (AI) システムを設計しました。臭気物質。 研究チームはAIに、約5,000種類の臭気物質の香りを説明するよう指示した。 AI はまた、各臭気物質の化学構造を分析して、構造と香りの関係を判断しました。

このシステムは、化学物質の構造における特定のパターンと特定の匂いとの間の約 250 の相関関係を特定しました。 研究者らは、これらの相関関係を組み合わせて主臭気マップ (POM) を作成し、AI が新しい分子の香りを予測するように求められたときに参照できるようにしました。

人間の鼻に対して POM をテストするために、研究者らは 15 人のボランティアを訓練し、特定の匂いを AI が使用する同じ説明単語のセットと関連付けるようにしました。 次に、著者らは、自然界には存在しないが、人々が説明できるほどよく知られている何百もの臭気物質を収集しました。 彼らは人間のボランティアにそのうちの 323 個について説明するよう依頼し、AI に新しい分子それぞれの香りを化学構造に基づいて予測するように依頼しました。 AI の推測は、人間が与える平均的な応答に非常に近い傾向があり、多くの場合、個人の推測よりも近かったです。

「機械学習を使用した素晴らしい進歩です」と、ニューヨーク市のコロンビア大学の神経科学者スチュアート・ファイアスタインは言う。 彼は、POM が食品業界や清掃用品業界などで役立つ参考ツールになる可能性があると述べています。

しかしファイアスタイン氏は、POMでは人間の嗅覚の背後にある生物学、たとえば人間の鼻にある約350の匂い受容体とさまざまな分子がどのように相互作用するかについてはあまり明らかにされていないと指摘する。 「それらには化学的側面と脳的側面があるが、その中間についてはまだ何もわかっていない」と彼は言う。

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ニューヨーク州ヨークタウン・ハイツにあるIBM Center for Computational Healthのシステム生物学者パブロ・マイヤー氏は、構造と主観的な匂いを結び付けるこの論文の言語使用を賞賛している。 しかし、人間の回答の平均値が匂いを表現する「正しい」方法であるという意見には彼は同意しません。 「匂いは個人的なものです」と彼は言います。 「何かについての正しい認識が存在するとは思えません。」

ウィルチコ氏によると、次のステップは、臭気物質がどのように結合し、互いに競合して、人間の脳が個々の臭気物質とはまったく異なる香りとして解釈するかを解明することだという。 マイヤー氏とファイアスタイン氏は、これは非常に難しいだろうと述べている。わずか 100 個の分子を 10 個の異なる組み合わせで混合すると、17 兆のバリエーションが生成され、可能な組み合わせの数はすぐにコンピューターで分析するには多すぎる量になってしまう。