Mokslininkai ilgai ginčijosi, kaip tiksliai žmogaus kūno receptoriai leidžia mums suvokti įvairiausius kvapus ir pateikti jiems vienokį ar kitokį apibūdinimą. Stengiantis išspręsti šią problemą, viso pasaulio inžinierių komandos buvo paprašytos sukurti AI, kuris galėtų suvokti kvapus ir žmones.
Numatyti spalvą nėra taip sunku: pavyzdžiui, jei šviesos banga siekia 510 nm, tada dauguma žmonių sakys, kad ji yra žalia. Tačiau išsiaiškinti, kaip kvepia konkreti molekulė, yra daug sunkiau. 22 mokslininkų komandos sukūrė algoritmų rinkinį, pagal kurį galima numatyti įvairių molekulių kvapus pagal jų cheminę struktūrą. Visą programos praktinio naudojimo spektrą dar reikia nustatyti, tačiau kūrėjai tikisi, kad pirmiausia tai padės parfumeriams, vaistininkams ir maisto darbuotojams sukurti naujus, unikalius kvapų derinius.
- „Salik.biz“
Darbas prasidėjo neseniai atliktu Leslie Vosshall ir kolegų iš Rokfelerio universiteto Niujorke tyrimu, kuriame 49 savanoriai buvo paprašyti atspėti 467 kvapus. Kiekvienam iš jų buvo sukurta palyginimo sistema, susidedanti iš 19 pagrindinių modelių: tiriamieji pasakojo, ar kvapas panašus į žuvies, ar česnako, įvertino aromato intensyvumą ir individualų malonumą. Dėl to buvo sukurtas katalogas, kuriame suskaičiuota daugiau nei milijonas ląstelių, apibūdinančių tam tikras kvapias molekules.
Kai apie tai sužinojo kompiuterinis biologas Pablo Meyeris, jis iš karto pamatė tyrimą kaip galimybę patikrinti, ar kompiuterinė sistema gali nuspėti, kaip žmonės vertins kvapus. Nepaisant to, kad tyrėjai atrado apie 400 kvapo receptorių žmogaus kūne, mokslininkams lieka paslaptis, kaip tiksliai jie veikia kartu, kad žmogus galėtų atskirti net subtilų kvapų atspalvį. 2015 metais Meyeris ir jo kolegos paskelbė „DREAM Olfaction Prediction Challenge“. Konkurso dalyviai savo žinioje gavo tas pačias savanorių įvertinimo lenteles, kuriose aprašomi kvapai, taip pat juos sukeliančių molekulių cheminė struktūra. Be to, dalyvis pateikė duomenų bazę, kurioje yra 4800 aprašymų apie kiekvieną atskirą molekulę - jos atomus, jų tarpusavio išdėstymą, bendrą geometriją,kuris galų gale sudarė apie 2 milijonus duomenų taškų. Galiausiai duomenys turėtų būti naudojami kompiuterinėms programoms mokyti atpažinti kvapus, remiantis struktūrine informacija.
Varžybose dalyvavo 22 komandos iš viso pasaulio ir, nors daugeliui sekėsi gerai, verta pabrėžti dvi komandas. Mičigano komanda, vadovaujama Ian Phan Guang, geriausiai prognozavo atskirų daiktų kvapus. Dar viena programa iš Arizonos universiteto, kuriai vadovavo Richardas Guerkinas, geriausiai sekėsi rengti vidutinio kvapo įvertinimo visoje imtyje programą. Apie tai Meyeris praneša straipsnyje, paskelbtame žurnale „Science“.
Žinoma, daugelis mokslininkų skeptiškai vertina pokyčius, sakydami, kad atliktas darbas, nors ir reikšmingai prisideda prie mokslo, vis dar yra gana primityvus pasirinkimas, o 19 aprašomųjų elementų visam kvapų spektrui gamtoje yra aiškiai labai nedaug. Alternatyvūs tyrimai su savanoriais naudojo 80 ar daugiau šių kriterijų, kad žodžiu būtų įvertinti skirtingi kvapai. Neaišku, ar pagal esamą algoritmą bus galima tinkamai numatyti kvapo vertinimą, jei jis turės nagrinėti tokią informacijos masyvą. Taigi šiandien kvapų suvokimas tebėra paslaptis tiek gydytojams, tiek inžinieriams.