10月28日报导 （编译：叶展盛）

一批人工智能、生命科学和化学方面的专家正在经过图神经网络来辨认分子、猜测气味。这批专家树立的模型功能现已逾越了现在的一切办法，该模型诞生于DREAM嗅觉猜测挑战赛。

这些研讨员首要来自于谷歌、加拿大高级研讨所、多伦多矢量人工智能研讨所、多伦多大学和亚利桑那州立大学。这些研讨人员信任，跟着机器学习在分子辨认范畴使用水平的前进，机器智能将可以进行气味辨认，就像让人工智能模仿视觉、听觉等其他感知才能。别的，研讨人员还在测验让机械臂获得触觉。

一篇相关论文里写道："深度学习在嗅觉方面获得的前进，能协助发现新的化学合成物，从而削减天然作物的需求，下降对生态环境的影响。经过气味辨认模型推导出分子结构，可以协助咱们了解大脑嗅觉感知的运作办法。"

IBM Research和香水公司Symrise也在测验经过机器学习来规划新的滋味。研讨员标明图神经网络十分合适结构-气味的量化联系模型（QSOR），后者可以预分子特性（例如气味）和类簇分子在矢量空间中的联系。从这个方面看，气味辨认可以作为是一种多标签的分类问题，研讨员称之为"嗅觉嵌入"，这类似于计算机将图画分解为红蓝绿三色。

研讨员在论文中解释道："经过将原子输送机配件视为节点，化学键视为边际，咱们可以把分子当作一个图画。咱们提出将图神经网路使用于QSOR模型，并凭借嗅觉专家供给的数据库证明了它的功能远超现有的办法。剖析标明，图神经网络的剖析嵌入可以挖掘出分子结构和气味之间的潜在联系。"

这些研讨人员使用数据库里5030份香水资料的分子数据练习自己的模型。每一个分子数据都让嗅觉专家贴上了标签，包含水果味、烤面包味等，并将之打乱。

为了加速嗅觉猜测人工智能的前进，谷歌计划在将来揭露更多相关的数据组。这方面的研讨将可以对气味进行数字化，协助人们发现更多闻不到的气味。

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