Araştırma bilim adamlarını kokuyu dijitalleştirmeye bir adım daha yaklaştırıyor
Bilgisayarla eğitilmiş yeni bir koku modeli, kokuları tanımlamada insanlardan daha başarılı oldu. Daha önce hiç sentezlenmemiş 500.000 potansiyel koku molekülünü analiz ederken, aynı zamanda tamamlanması 70 insan yılı sürecek bir işi de kolaylıkla gerçekleştirdi.
Makineler, insanların görme ve tat alma duyusunu taklit etme konusunda giderek daha iyi hale gelirken, koku alma duyusunu geliştirmede biraz geride kaldı. Elbette, örneğin kan hücrelerindeki kanserin kokusunu alabilen ve atık su arıtma tesislerinin etrafındaki havayı değerlendirebilen elektronik burunlar vardı , ancak bilgisayar destekli gerçek bir koku alma duyusu elde edilmesi zordu. Belki de bunun nedeni burnumuzun 400 koku reseptörüne sahip olmasıdır; bu sayı, görme için kullandığımız dört reseptörden ve tat alma için kullandığımız yaklaşık 40 reseptörden çok daha fazladır.
Bilgisayarlı duyusal girdi puanını eşitlemeye çalışan Pennsylvania Üniversitesi Monell Kimyasal Duyular Merkezi'ndeki araştırmacılar, Osmo'dan (Google DeepMind'ın bir yan ürünü) meslektaşlarıyla birlikte, sinir ağı tabanlı bir sistem yaratan bir çalışmaya öncülük etti. Bir koku molekülünü analiz edebilir ve o molekülün nasıl kokması gerektiğini insan dilinde tanımlayabilir. Yapay zeka sistemi, araştırmacıların Temel Koku Haritası (POM) olarak adlandırdığı şeyin geliştirilmesine yol açtı.
Monell'den kıdemli araştırma yazarlarından Joel Anakara, "Koku araştırmalarında, havadaki bir molekülün beyinde olduğu gibi kokmasını sağlayan fiziksel özelliklerin neler olduğu sorusu bir muamma olarak kaldı" dedi. "Fakat eğer bir bilgisayar moleküllerin şekli ile bizim onların kokularını nasıl algıladığımız arasındaki ilişkiyi ayırt edebilirse, bilim insanları bu bilgiyi beynimizin ve burunlarımızın birlikte nasıl çalıştığına dair anlayışı ilerletmek için kullanabilirler."
Bu tür bilgiler, araştırmacıların diğer olası uygulamaların yanı sıra daha iyi sivrisinek kovucular veya koku giderici ürünler geliştirmesine yardımcı olabilir.
Sistemi eğitmek için araştırma ekibi, sistemi 5.000 koku maddesinin moleküler yapısının yanı sıra "naneli" veya "küflü" gibi kokuları tanımlayan bir dizi tanımla besledi. Ekip ayrıca 400 kokuyu koklayan 15 panelisti de davet etti ve onlara her kokuyu tanımlamak için kullanabilecekleri 55 kelime verildi.
Testlerde yapay zeka sistemi panelistlerden biraz daha iyi performans gösterdi. Ancak daha da etkileyici bir sonuç vardı.
Anakara, "Ancak en şaşırtıcı sonuç, modelin eğitim almadığı koku alma görevlerinde başarılı olması" dedi. "Göz açıcı olanı, onu hiçbir zaman koku gücünü öğrenecek şekilde eğitmemiş olmamızdı, ancak yine de doğru tahminler yapabiliyordu."
Daha sonra araştırmacılar sistemi, aslında hiç sentezlenmemiş 500.000 koku molekülünün haritasını çıkarmak için kullandılar; ekip, bu görevin tamamlanmasının bir insanın 70 yıllık koklama süresi alacağını söylüyor.
Araştırmacılar, "Sinirbilimdeki ilerleme genellikle sinir devreleri tarafından desteklenen yeni dünya haritalarının yaratılması ve keşfedilmesiyle ölçülür" diye yazıyor. "Bunların her biri, bilim adamlarının önce dış dünyanın bir haritasına sahip olmaları ve daha sonra beyindeki tepkilerin haritadaki uyaran konumuna göre nasıl değiştiğini ölçtükleri için mümkün. Bu çalışma, insan koku alma duyusunun veriye dayalı bir haritasını öneriyor ve doğruluyor. Bu haritanın işe yarayacağını umuyoruz." koku alma duyusunun doğasını araştırmak için yeni bir araç olarak kimya, koku sinir bilimi ve psikofizik alanındaki araştırmacılara faydalı olabilir."
0 Yorumlar