Вместе с коллегами он стремится создать новое поколение ароматических молекул для духов, шампуней, лосьонов, свечей и других вкуснопахнущих повседневных товаров. И все это при помощи технологий — специальный искусственный интеллект может воссоздать их на основе изученных им же самим ароматов.
Все это не просто ради фана. У Вильчко и его стартапа, пишет Wired, благие намерения. Мировая парфюмерная индустрия полагается на сырьевые ингредиенты, которые все труднее заполучить. Запасы цветов, популярных в парфюмерии, сокращаются из-за экстремальных погодных условий, вызванных изменением климата. Какие-то виды, например, сандаловое дерево, находятся под угрозой исчезновения из-за чрезмерного интереса человека. Некоторые ингредиенты вроде шафрана может быть сложно достать из-за геополитических трудностей, а с использованием других запахов возникают этические проблемы. В общем, специалистам приходится усиленно искать альтернативы. Химики уже выяснили, как воспроизвести определенные натуральные ароматы, но многие запахи по-прежнему не имеют синтетических заменителей. В Osmo же хотят найти больше альтернатив, причем сделать их безопасными, устойчивыми и возобновляемыми.
В долгосрочной перспективе компания хочет наделить компьютеры обонянием — способностью «оцифровывать» запахи. Подобный навык уже не за горами, однако у этой концепции есть ряд технических сложностей. Если вкратце, то обонятельная система довольно посредственно изучена по сравнению с другими человеческими чувствами. И кроме того, обоняние гораздо сложнее многих из них: в человеческом носу находится порядка 400 типов рецепторов. Для сравнения глаз использует три типа рецепторов, а для определения вкуса используется примерно 40 видов рецепторов. Эта сложность затрудняет классификацию ароматов. Поэтому команда Вильчко из Google разработала так называемую «карту запахов» — метод классификации ароматов таким образом, чтобы молекулы с похожим флером вместе группировались. Чтобы не полагаться на человеческий нос, ученые использовали искусственный интеллект.
Сперва специалисты «обучили» нейросеть пяти тысячам ароматических молекул, доступных в каталогах ароматов. Это были хорошо изученные и описанные запахи, например, фруктовый и древесный. Затем программа начала находить связи между химической структурой каждой молекулы и тем, как ее описал человек. «Звучит как простая задачка, но крошечные изменения в структуре молекулы могут превратить ее из запаха розы в вонь тухлых яиц», — пояснил Вильчко. Затем искусственному интеллекту дали другой набор данных для анализа: 400 молекул, что были разработаны учеными, но так и не были произведены. Поэтому их запахи остались неописанными. Ученые попросили модель предсказать, как каждая молекула будет пахнуть, основываясь исключительно на ее структуре.
Чтобы проверить, насколько верны прогнозы нейросети, специалисты попросили группу из 15 добровольцев изучить каждый запах и присвоить ему ярлык: цветочный это аромат, мятный или какой-то иной. Естественно, участники тестирования не всегда соглашались друг с другом — все-таки обоняние довольно субъективно. Однако для 53% ароматов прогнозы ИИ были ближе к среднему показателю группы, чем к результатам любого отдельного добровольца.