Labmedya - Laboratuvar ve Sağlık Gazetesi

Kokuları açıklamak, özellikle karmaşık bir bilgisayar için beklenmedik şekilde karmaşık olabilir. Araştırmalar, insanların trilyonlarca kokuyu ayırt edebildiğini söylüyor. Bu, her bir kokunun benzersiz bir yapısı olan bir kimyasal olduğunu hatırladığınızda özellikle etkileyicidir. Uzmanlar, kimyasal yapının kokuyu nasıl belirlediğinde desenler veya mantık bulmaya çalışıyorlar; bu, kokuları sentetik olarak üretmeyi veya yeni kokular keşfetmeyi çok daha kolay hale getirebilir. Ancak bu son derece zordur; yapıları çok benzer iki kimyasal madde çok farklı kokabilir. Kokuları tanımlama görevi o kadar karmaşıksa, bilim insanları şunu soruyor: Bir bilgisayara bunu yaptırabilir miyiz?

Koku, bilim insanları için görme veya işitme duyularımızdan daha gizemli kalmaktadır. Gördüğümüzü ışık dalga boyları yelpazesi olarak "haritalayabiliriz" ve duyduğumuzu frekanslar ve amplitüdleri olan ses dalgalarının bir aralığı olarak tanımlayabiliriz, ancak kokuyu böyle bir anlayışa sahip değiliz. Bilim insanları, yeni bir araştırmada, kokuların farklı kokular arasındaki ilişkileri görsel olarak gösteren bir "ana koku haritası" üretebilen bir yapay sinir ağına 5.000 bileşiği eğittiler. Bu araştırmacılar, yapay zekayı yeni bir moleküle tanıttıklarında programın molekülün kokusunu açıklayıcı bir şekilde tahmin edebildiğini buldular. Araştırma ekibi daha sonra Philadelphia yakınlarında yaşayan farklı ırklardan gelen 15 yetişkin bir panelden aynı kokuyu koklamalarını ve açıklamalarını istedi. Alex Wiltschko, yeni makalenin yazarlarından biri, "yapay sinir ağının açıklamalarının çoğu zaman panelistlerin ortalamasından daha iyi olduğunu" söylüyor. Wiltschko, bu çalışma için Google ve çeşitli Amerikan üniversitelerinden araştırmacılarla işbirliği yapan Osmo adlı bir şirketin CEO ve kurucu ortağıdır ve şirketin misyonu "bilgisayarlara koku duyusu kazandırmaktır". "Koku kişiseldir," diyor Harvard Üniversitesi'nde nörobiyoloji profesörü olan Sandeep Robert Datta. (Datta daha önce Osmo'ya ad hoc danışmanlık yapmış olsa da, yeni çalışmada yer almamıştır.) Bu nedenle kokuları nasıl açıkladığımız ve etiketlediğimizle ilgili yapılan herhangi bir araştırma, kokuları nasıl algıladığımızın ve kokuların birbirleriyle nasıl ilişkili olabileceğinin belleğimiz ve kültürümüzle derinlemesine bağlantılı olduğu uyarısıyla gelmelidir. Bu, bir kokunun "en iyi" açıklamasının ne olduğunu söylemenin zor olduğunu açıklıyor. Buna rağmen, "kokuların algılanmasının neredeyse kesinlikle kimya tarafından yönlendirilen ortak yönleri vardır, ve bu harita bunu yakalıyor," diye ekliyor.

Bu takımın kimya ile koku algısı arasındaki ilişkiyi araştırmak için bilgisayar modellerini kullanan ilk veya tek kişi olmadığını eklemek önemlidir, diyor Datta. Kimyasal yapıları kokularla eşleştirmek için eğitilen başka yapay sinir ağları ve birçok başka istatistiksel model bulunmaktadır. Ancak bu yeni yapay zeka tarafından bir koku haritası üretilmiş ve yeni moleküllerin kokularını tahmin edebilmiştir, bu da önemlidir, diyor. Bu yapay sinir ağı sıkıca kimyasal yapı ve koku üzerine odaklanıyor, ancak bu, kimyasallar ile koku reseptörlerimiz arasındaki etkileşimlerin karmaşıklığını gerçekten yakalamıyor, Riverside'deki Kaliforniya Üniversitesi'nde koku üzerine çalışan Anandasankar Ray, araştırmada yer almayan bir e-postada yazıyor. Ray'in çalışmasında, bileşiklerin hangi yaklaşık 400 insan koku reseptörünün etkinleştirildiğine göre nasıl koktuğunu tahmin etmiştir. Koku reseptörlerinin kimyasalların bağlandığında nasıl tepki verdiğini biliyoruz, ancak bilim insanları bu reseptörlerin hangi bilgiyi beyne ilettiğini veya beynin bu sinyalleri nasıl yorumladığını tam olarak bilmiyorlar. Biyolojiyi göz önünde bulundurarak tahmin modelleri oluşturmak önemlidir, yazdı.

Ayrıca, modelin ne kadar genel gidebileceğini gerçekten görmek için Ray, ekibin eğitim verilerinden ayrı daha fazla veri kümesinde yapay sinir ağlarını test etmesi gerektiğini belirtiyor. Ancak bunu yapana kadar, bu modelin ne kadar yaygın kullanılabileceğini söyleyemeyiz, ekliyor.

Dahası, yapay sinir ağı, koku maddelerinin farklı kokularla birleşen konsantrasyonlarının değiştiği şekilde kokunun algılanma şeklini dikkate almamaktadır. "Kedilerin idrarının bir bileşeni olan MMB bunun harika bir örneğidir; kedi idrarını kötü kokulu yapan şeydir," diyor Datta. "Ancak çok düşük konsantrasyonlarda oldukça cazip ve hatta lezzetli kokar - bazı kahve ve şaraplarda bulunur. Gelecekteki modellerin bunu dikkate alıp alamayacağını görmek ilginç olacaktır," diye ekliyor.

Genel olarak, bu ana koku haritasının "burnumuzun kimyanın evrensel bir dizi kimyasalın arasından sıyrılmasının sihrini nasıl açıkladığını açıklamadığını" belirtmek önemlidir, diyor Datta. "Bu hala derin bir gizem olarak kalıyor." Ancak beyinin kokuyu nasıl algıladığını sorgulamamıza yardımcı olabilecek deneyleri kolaylaştırabilir. Witschko ve işbirlikçileri haritanın diğer sınırlamalarının farkındadır. "Bu yapay sinir ağı, bir defada bir molekül üzerinde tahminler yapıyor. Ancak asla bir defada bir molekülü koklamazsınız - genellikle birçok farklı koku maddesinin karışımını koklarsınız," diyor Witschko. Bir çiçekten sabah kahvesine kadar çoğu "koku", aslında birçok farklı koku maddesinin bir karışımıdır. Yazarlar için bir sonraki adım, yapay sinir ağlarının kimyasalların kombinasyonlarının nasıl kokabileceğini tahmin edip edemeyeceğini görmek olacaktır.

Sonunda, Wiltschko, kokunun, ses ve görüntü gibi tamamen dijitale dönüştürülebilen bir dünyada hayal ediyor. Gelecekte, makinelerin kokuları tespit edebilmesini ve açıklayabilmesini umuyor, akıllı telefonlardaki konuşmadan metne yetenekleri gibi. Veya akıllı bir hoparlörden belirli bir şarkı talep edebildiğimiz gibi, belirli kokuları talep edebilirlerdi. Ancak bu vizyonun gerçekleşmesi için daha yapılacak çok iş var. Kokuyu dijitalliştirmek misyonunda, Wiltschko, "bu sadece ilk adım" diyor.

Kaynak: .labmedya.com