Google機器學習教AI成功辨識氣味

出版時間 2019/10/26
Google Brain研究團隊利用機器學習與GNN訓練AI辨識不同氣味,但目前還是有些極限。翻攝網路
Google Brain研究團隊利用機器學習與GNN訓練AI辨識不同氣味,但目前還是有些極限。翻攝網路

研究深度學習與人工智慧的Google Brain,日前在科學期刊網站《arXiv》上發表論文,解釋如何訓練AI人工智慧辨識氣味。在香水製造師的幫助下,研究團隊創立含有5000分子的數據庫,並將分子依「熱帶」、「草味」等標籤來標記,接著再利用三分之二的數據進行基於神經網路或GNN(圖神經網路)的AI訓練,將接收到的氣味與描述聯繫起來,研究團隊再利用三分之一的氣味來測試AI,結果演算法可依分子結構順利辨識出氣味。
 
氣味的科學落後於其他許多領域,可謂相當棘手,牛頓在17世紀利用稜鏡將白色太陽光分為我們熟知的紅橙黃綠藍靛紫,但氣味就沒有這種類似光譜的分法了。舉例來說,不同的兩人對氣味的描述可能不同,像是「木頭味」、「土壤味」這種形容。
 
即便有相同的原子及鏈,不同排列方式就會產生截然不同的氣味,這又稱為對掌組合(Chiral pair),留蘭香(綠薄荷)與葛縷子便是一例,但GNN目前仍會將兩者分在同類,這也是接下來有待改進的地方。若將氣味組合起來時,在辨識上就變得更為複雜,這也將是未來AI大展身手的舞台。
 
Google Brain研究團隊相信透過訓練AI來辨識、連結特定分子與氣味,是重要的第一步,將在化學、感覺神經學,甚至是了解人類營養或製造合成香氣有所幫助。不只是Google,IBM也投入AI合成香水的實驗、倫敦巴比肯中心利用機器學習重新創造絕種花卉的氣味、在俄羅斯則有利用AI嗅出致命氣體混合物的例子。(廖家葆/綜合報導)
 
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