Попытка оцифровать запах с помощью AI провалилась
Но гарвардские ученые не отчаиваются и считают проведенные исследования важным шагом на пути к моделированию запахов.
Группа ученых из Гарварда (Harvard Medical School, HMS) попыталась использовать искусственный интеллект для классификации запахов и построения модели того, как различные химические свойства веществ отражаются на их аромате.
Распознавание запахов, в отличие от реакции на изображения или звуки остается наименее изученной областью деятельности мозга живых существ. Ученым давно известно, какой отдел мозга отвечает за обработку данных и трансформацию их в то ощущение, которое дает нам тот или иной аромат. Но понять, как именно мозг будет реагировать на то или иное вещество в плане его аромата все еще остается загадкой.
Звуки и изображения, несмотря на то, что обработка последних отнимает очень значительную часть мозговой деятельности и энергии, оказались в плане классификации намного более простыми объектами. Поскольку в этом случае ученым можно опираться на такие характеристики как частота и длина волны и даже прогнозировать, как будет восприниматься мозгом сигнал с тем или иным изменением. Чего нельзя сказать о запахах. Для ароматов базовые свойства подобные частоте или длине волны выделить до сих пор не удавалось.
Ученые из Гарварда в попытке создания метода количественного измерения запахов попытались применить машинное обучение. Искусственному интеллекту была предоставлена для детального анализа база из тысяч химических структур, которые, как известно, имеют запахи. Компьютер проанализировал множество характеристик для каждой структуры, таких как количество атомов, молекулярный вес, электрохимические свойства. На основании этого исследователи попытались сделать вывод, как те или иные характеристики вещества и их изменение влияют на восприятие его запаха. И насколько будет отличаться запах вещества с одними характеристиками от другого, где те или иные химические свойства были изменены.
В итоге была сформирована библиотека из категорий веществ. Первая получила название «Набор с большим разнообразием характеристик», вторая – «Набор с промежуточным разнообразием», где запахи можно разделить на связанные группы. Третий набор (с низким разнообразием) характеризует то, что здесь структуры изменяются только путем постепенного увеличения длины углеродной цепи.
Затем исследователи изучали реакцию мозговой активности мышей на запахи из той или иной категории – определяя с помощью многофотонного микроскопа закономерности нейронной активности в грушевидной коре и обонятельной луковице.
«У всех нас есть общая система взглядов на запахи. Мы с тобой оба думаем, что запах лимона и лайма похожи, и согласны, что они пахнут не так, как пицца, но до сих пор мы не знали, как мозг организует такую информацию," – описал суть исследований руководитель исследовательского коллектива Сандип Роберт Датта (Sandeep Robert Datta), профессор нейробиологии Института Блаватника (Blavatnik Institute), входящего в структуру HMS. По его словам, исследования стали первым шагом в направлении понимания того, как обонятельная кора воспринимает и кодирует информацию.
Исследователи подтвердили догадки о том, что мозг достаточно гибко реагирует на запах и способен адаптироваться. Если мышам многократно давать вещества, обладающие двумя различными запахами, то со временем соответствующие нейронные паттерны этих запахов в коре становятся сильно коррелированными. Это происходит даже в том случае, если два вещества имеют сильно отличающуюся химическую структуру.
За способность мозга приспосабливаться к запахам отвечают сети нейронов. Это удалось доказать тем, что при блокировке сетевой активности организм воспринимает запах стандартным образом, так, как его транслирует обонятельные рецепторы.
Пластичность коры может помочь объяснить, почему запах, с одной стороны, инвариантен, а с другой - воспринимается людьми очень индивидуально.
Тем не менее понять, как именно мозг расшифровывает характеристики вещества в его запах и каким образом те или иные изменения химических свойств влияют на восприятие мозгом аромата, гарвардским ученым, даже при помощи искусственного интеллекта не удалось.
В итоге идея создания алгоритма, по которому можно было бы оцифровывать и моделировать запахи, меняя те или иные характеристики вещества осталась невоплощенной. Несмотря на это в Гарварде верят, что проделанная работа стала важным шагом на этом пути.