Idelfonso Nogueira iš Norvegijos mokslo ir technologijų universiteto ir jo kolegos ištyrė du esamus kvapus, suskirstydami juos į kategorijas pagal kvapų šeimą – subjektyvius žodžius, tokius kaip „aštrus“ ar „muskusas“, paprastai naudojamus kvepalams apibūdinti – ir vadinamąją „kvapo vertę“, kuri parodo, kiek intensyvus yra tam tikras kvapas. Pavyzdžiui, vieni iš kvapų surinko didžiausią kvapo vertę už „kumarino“ – kvapų šeimos, panašios į vanilės – kvapą. Kitas kvapas gavo didžiausią kvapo vertę už „alkoholinių“ kvapų šeimą.
Neuroniniam tinklui apmokyti tyrėjai naudojo žinomų molekulių, susijusių su konkrečiomis kvapų natomis, duomenų bazę. Dirbtinis intelektas išmoko generuoti molekulių masyvą, kuris atitiko kvapų balus kiekvienai kvapų šeimai.
Tačiau pasak I. Nogueiros, kad būtų atkurti norimi kvapai, vien tik sukurti šias molekules nepakanka – nes kvapą suvokiame dėl fizinių ir cheminių procesų, vykstančių molekulėms sąveikaujant su oru ar oda. Iškart po papurškimo kvepalų „viršutinės natos“ yra labiausiai pastebimos, tačiau per kelias minutes jos išnyksta, nes molekulės išgaruoja, palikdamos „bazines natas“, kurios gali išlikti kelias dienas. Siekdama išspręsti šią problemą, komanda pasirinko dirbtiniu intelektu sukurtas molekules, kurios garuoja panašiomis sąlygomis kaip ir originaliuose kvepaluose esančios molekulės.
Galiausiai jie vėl panaudojo dirbtinį intelektą, kad iki minimumo sumažintų bet kokius pradinio mišinio ir dirbtinio intelekto sukurto mišinio kvapo verčių neatitikimus. Jų galutiniame vieno iš kvepalų recepte buvo pastebėti nedideli nukrypimai, susiję su jo „kumarininėmis“ ir „aštriomis“ natomis – bet kitas receptas pasirodė esantis labai tikslia kopija.
Prognozuoti, kokį kvapą skleis cheminė medžiaga, yra labai sudėtinga, todėl tyrėjai mokymo duomenims naudojo ribotą molekulių skaičių. Tačiau šis procesas galėtų būti dar tikslesnis, jei duomenų bazė būtų papildyta daugiau ir sudėtingesnių molekulių, sako I. Nogueira. Jis mano, kad dirbtinis intelektas galėtų padėti kvepalų pramonei kurti receptus, pagal kuriuos būtų gaminama pigesnė ir tvaresnė kvepalų versija. Šiuo metu, ekspertų skaičiavimais, naujų kvepalų kūrimas tradiciniais metodais gali užtrukti iki trejų metų ir kainuoti iki 50 000 JAV dolerių už kilogramą.
Richard Gerkinas iš Arizonos valstybinio universiteto ir startuolio „Osmo“, siekiančio išmokyti kompiuterius generuoti kvapus, kaip dirbtinis intelektas gali tai daryti su vaizdais, sako, kad dirbtinio intelekto derinimas su fizika ir chemija yra šio metodo privalumas – nes jis atsižvelgia į dažnai nepastebimas subtilybes: pavyzdžiui, į tai, kaip kvapai išgaruoja. Tačiau pasak tyrėjo, šio proceso veiksmingumą dar reikia patvirtinti tyrimais su žmonėmis.
I. Nogueria ir jo kolegos jau beveik pasiekė šį tikslą. Po kelių savaičių jis vyks į kolegos laboratoriją Slovėnijoje, kad pats išbandytų keletą dirbtinio intelekto sukurtų kvapų. „Labai džiaugiuosi galėdamas juos išbandyti“, – sako jis.
Tyrimas skelbiamas duomenų bazėje „ArXiv“.
Parengta pagal „New Scientist“.
