Из пяти тысяч молекул

Исследователи из Google Brain Team в научной статье на Arxiv объясняют, как происходит обучение ИИ распознаванию запахов. Ученые создали набор данных из пяти тысяч молекул, идентифицированных парфюмерами
Молекулы «запахов» получили пометки исходя из свойств: «маслянистые», «тропические», «слабые» и т. д. Команда использовала около двух третей набора данных для обучения ИИ (графической нейронной сети или GNN), чтобы связать молекулы с дескрипторами. Затем исследователи использовали оставшиеся ароматы для проверки ИИ. Алгоритмы смогли предсказать запахи молекул на основе их структур.
Два человека могут описывать один и тот же запах по-разному. Иногда молекулы имеют одинаковые атомы и связи, но расположены они в виде зеркальных изображений и имеют совершенно разные запахи. Это так называемые киральные пары. Таким примером может быть тмин и мята. Комбинации ароматов усложняют этот процесс.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.