前谷歌研究员的初创公司利用人工智能将气味数字化

在人类的五种感官中，人工智能已经能够模仿视觉和听觉。一家公司希望利用这项技术将另一种感官数字化：嗅觉。

亚历克斯·威尔奇科 (Alex Wiltschko) 是 Osmo 的首席执行官兼联合创始人，Osmo 是一家初创公司，根据该公司网站介绍，该公司利用人工智能技术帮助计算机“像我们生成图像和声音一样生成气味”。

威尔奇科告诉 CNBC Make It 节目，他“对嗅觉十分痴迷”。“我一直热衷于尝试理解嗅觉。这是一种非常强大的情感感觉，但我们对它知之甚少。”

因此，他获得了密歇根大学神经科学学士学位，并在哈佛大学学习嗅觉神经科学，并于 2016 年获得博士学位。

第二年，他成为谷歌研究院的一名研究科学家，在那里他花了五年时间领导一个团队，利用机器学习帮助计算机根据分子结构预测不同分子的气味。

尽管 Osmo 最初是威尔奇科在谷歌任职期间的一个研究项目，但在 2022 年，在 Lux Capital 和谷歌风投的支持下，他将其作为一家独立的初创公司共同推出。

作为 Osmo 的首席执行官，他说这家初创公司的使命是通过数字化人类的嗅觉来“改善人类的健康和幸福”。

这就是为什么威尔奇科相信人类可以通过让计算机拥有处理气味的能力而受益，Osmo 如何开发其独特的技术，以及他希望这项技术在未来能够实现什么。

最大的问题是，为什么要赋予计算机嗅觉能力？威尔奇科列举的一个主要原因是，它对于帮助医疗专业人员检测疾病至关重要。

“我们已经知道气味中含有可用于检测疾病的信息，”他说，“但计算机还不能理解这种语言，也无法解读这些数据。”

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虽然这是他对公司的长期目标，但短期内他希望 Osmo 能够为香水、洗发水、驱虫剂和洗衣粉等日常用品中的香料制造更安全、更可持续的香气分子。

“这些产品通常会含有由极少数神秘公司设计的香味，”威尔奇科说。“我们认为，我们可以开发出更好、更安全的无毒成分……并且不会刺激你的皮肤或眼睛。”

在谷歌研究院任职期间，威尔奇科的团队使用机器学习软件开发了“主要气味图”。为此，他的团队在包含 5,000 种香气分子的数据集上训练了他们的人工智能模型，这些香气分子涵盖了各种气味类别，例如花香、果香或薄荷香。

威尔奇科发现，由于分子结构复杂，计算机很难分析它们。

“它之所以如此具有挑战性，是因为你可以移动分子中的一个微小的东西，比如一个键，分子的气味就会从玫瑰花的味道变成臭鸡蛋的味道，”他说。

但由于人工智能技术的进步，该模型能够识别分子不同结构中的模式，并利用这些知识准确预测其他分子的气味。

他说：“它预测物体气味的能力超乎寻常。”

威尔奇科说，虽然大型语言模型（即人工智能聊天机器人）可以利用来自“整个互联网”的数据进行训练，但当他们开始构建人工智能模型时，类似的气味信息数字库并不容易获得。

“我们意识到一件事，我们不能使用其他人的数据，”他说。“我们实际上花了大约一年的时间与香水行业的公司合作，他们认为自己拥有很棒的数据集，但我们发现事实并非如此。”

这促使威尔奇科和他的团队建立了“一种新型数据”，他说。

他们获得了数千种分子，并根据调香大师的描述对它们的气味进行了描述。然后，他们将这些数据输入图神经网络 (GNN)，这种网络属于机器学习的范畴，使用强大的算法来检测和分析数据点之间的关系。在这个过程的这个阶段，想象一下一个社交网络，你可以看到人们以及他们如何通过友谊联系在一起。

他说，Wiltchko 的团队随后可以使用 GNN 来帮助他们的 AI 模型了解原子、连接原子的键以及分子结构如何决定其气味。

威尔奇科表示，Osmo 的最终目标是能够利用其技术将一个地方的气味数字化，然后在另一个地方重现出精确的副本，从而实现气味的传送。

“这是向自己证明你的人工智能模型真正了解某种气味的方式，因为如果你不能重现它，使它闻起来与原来的气味完全相同，那么你就是在自欺欺人，”他说。

威尔奇科还计划继续努力实现他的长期目标：利用该技术帮助更早地识别疾病。

“我们最终将能够通过气味检测疾病，我们正在开发这项技术，”他说。“这不会在今年或近期实现，但我们正在努力。”

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