AI也能「聞」得到！Google正在訓練人工智慧辨識氣味
▲一批由來自Google、加拿大高等研究所等團隊的研究人員正試圖透過圖神經網路來識別空氣中的分子。（圖／路透）
一批由化學、生命科學及人工智慧（AI）研究人員組成的團隊正試圖透過圖神經網路（Graph neural network）來識別空氣中的分子，進一步辨識氣味。據外媒報導，這批專家所建構的模型性能以優於當前的所有方案，此模型也是DREAM嗅覺辨識挑戰賽中表現最好的模型。
科技網站VentureBeat報導，此研究團隊成員主要來自Google、加拿大高等研究所、Vector Institute人工智慧研究所、多倫多大學及亞利桑那州立大學。研究人員認爲，隨着分子識別的機器學習應用程式不斷進步，機器智慧將能進行氣味辨識，就像近幾年來人工智慧開始可以模擬視覺及聽覺等其他感官。除此之外，研究人員也正試圖讓機械手臂獲得觸覺。
一篇相關論文寫道：「深度學習在嗅覺部分取得進展將有助於發現新的化學合成物，從而減少天然作物的需求，降低對大自然的影響。此外，經過氣味辨識任務訓練的模型推導出分子結構，可能有助於我們對大腦嗅覺感知的理解。」
IBM Research及香水香精香料生產商Symrise也正在嘗試透過機器學及來創造新的氣味。研究人員表示，神經網路適合用於建構結構-氣味的量化關係模型（QSOR）。從這方面來看，氣味識別可以當做是一種多標籤的分類問題，研究人員稱之爲「嗅覺嵌入」，類似於電腦會將「R、G、B」（紅色、綠色、藍色）視爲視覺嵌入的方式。
「我們提出將圖神經網路應用於QSOR模型，並藉助嗅覺專家提供的數據庫證明了它的性能遠超現有的方法。分析顯示，圖神經網路的分析嵌入能夠挖掘出分子結構和氣味之間的潛在關係。」
研究人員使用來自香水材料資料庫的5030份分子數據訓練自己的模型，每個分子都由嗅覺專家（主要是調香師）用一個或多個描述（如水果味或麪包味等）進行標記。爲了使AI在氣味辨識方面能更進一步，Google計劃開源更多與氣味辨識有關的資料庫，這方面的研究將有助於使氣味數位化，幫助人們發現更多聞不到的氣味。 其他人也看了這些...
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