Решение проблемы столетней давности может открыть путь к цифровым ароматам

Ученые разработали метод позволяющий предсказать запах вещества исходя только из его молекулярной структуры. Это исследование может привести к появлению возможности оцифровывать и воспроизводить запахи по команде.

Ароматы — многообещающие тайны, интриги и запретные острые ощущения — смешиваются мастерами-парфюмерами, их рецепты держатся в секрете. В новом исследовании обоняния исследователям Института Вейцмана удалось раскрыть большую часть тайны даже из сложных смесей одорантов, не раскрывая их секретные ингредиенты, а записывая и отображая то, как они воспринимаются.

Теперь ученые могут предсказать, как будет пахнуть любой сложный одорант, исходя только из его молекулярной структуры. Это исследование может не только произвести революцию в закрытом мире парфюмерии, но и в конечном итоге привести к возможности оцифровывать и воспроизводить запахи по команде. Предлагаемая структура запахов, созданная нейробиологами, компьютерными специалистами и мастером-парфюмером и финансируемая европейской инициативой Future Emerging Technologies (FET-OPEN), была опубликована в Nature.  

Задача построения графиков запахов в организованной и логической манере была впервые предложена Александром Грэмом Беллом более 100 лет назад. У нас очень много разных запахов, от запаха фиалок и роз до асафетиды. Но пока вы не сможете измерить их сходства и различия, у вас не будет науки об запахах. Этот вызов оставался нерешенным до сих пор.

Эта вековая проблема действительно высветила сложность объединения запахов в логическую систему: в нашем носу есть миллионы рецепторов запахов, состоящих из сотен различных подтипов, каждый из которых имеет форму, позволяющую обнаруживать определенные молекулярные особенности. Наш мозг потенциально воспринимает миллионы запахов, в которых эти отдельные молекулы смешаны и смешаны с различной интенсивностью. Таким образом, отображение этой информации было проблемой. Но группа исследователей во главе с аспирантом Аароном Равиа и доктором Коби Снитцем обнаружили, что запахи имеют определенную последовательность. Они пришли к такому выводу, приняв концепцию Белла, а именно описывать не сами запахи, а скорее отношения между запахами, как они воспринимаются.

Решение проблемы столетней давности может открыть путь к цифровым ароматам

В серии экспериментов команда представила участникам-добровольцам пары запахов и попросила их оценить эти запахи по тому, насколько они похожи друг на друга, ранжируя пары по шкале сходства от "идентичных" до "чрезвычайно разных". В начальном эксперименте команда создала 14 ароматических смесей, каждая из которых состоит примерно из 10 молекулярных компонентов, и представила их по две одновременно почти 200 добровольцам, так что к концу эксперимента каждый доброволец оценил 95 пар.

Чтобы преобразовать итоговую базу данных тысяч заявленных оценок перцептивного сходства в полезную структуру, команда усовершенствовала физико-химический показатель, который они разработали ранее. В этом расчете каждый одорант представлен одним вектором, который объединяет 21 физический показатель (полярность, молекулярный вес и т. д.). Для сравнения двух одорантов, каждый из которых представлен вектором, угол между векторами берется, чтобы отразить перцептивное сходство между ними. Пара одорантов с малым угловым расстоянием между ними предсказываются одинаковыми, а пары с большим угловым расстоянием между ними предсказываются иначе.

Чтобы проверить эту модель, команда сначала применила ее к данным, собранным другими, в первую очередь к крупному исследованию распознавания запахов, проведенному Бушдидом и его коллегами из лаборатории профессора Лесли Воссхолла в Институте Рокфеллера в Нью-Йорке. Команда Вейцмана обнаружила, что их модель и измерения точно предсказали результаты Бушдида: одоранты с малым угловым расстоянием между ними было трудно различить; запахи с большим угловым расстоянием между ними было легко различить. Воодушевленные моделью, точно предсказывающей данные, собранные другими, команда продолжила тестирование на себе.

Решение проблемы столетней давности может открыть путь к цифровым ароматам

Команда придумала новые ароматы и пригласила новую группу добровольцев понюхать их, снова используя свой метод, чтобы предсказать, как эта группа участников оценит пары — сначала 14 новых смесей, а затем, в следующем эксперименте, 100 смесей. Модель показала себя исключительно хорошо. Фактически, результаты были примерно такими же, как и для восприятия цвета — сенсорная информация, основанная на четко определенных параметрах. Это было особенно удивительно, учитывая, что каждый человек, вероятно, имеет уникальный набор подтипов обонятельных рецепторов, который может варьироваться на 30% у разных людей.

Поскольку «карта запаха» или «метрика» предсказывает сходство любых двух одорантов, ее также можно использовать для предсказания того, как одорант в конечном итоге будет пахнуть. Например, любой новый запах, который находится в пределах 0,05 радиана или меньше от банана, будет пахнуть точно так же, как банан. Когда новый одорант удаляется от банана, он будет пахнуть бананом, а на определенном расстоянии он перестанет напоминать банан.

Сейчас команда разрабатывает веб-инструмент. Этот набор инструментов не только предсказывает, как будет пахнуть новый одорант, но также может синтезировать одоранты намеренно. Например, можно взять любой аромат с известным набором ингредиентов и, используя карту и метрику, создать новый аромат без компонентов, общих с исходным, но с точно таким же запахом. Такие творения в цветовом зрении, а именно неперекрывающиеся спектральные композиции, которые генерируют один и тот же воспринимаемый цвет, называются цветными метамерами, и здесь команда создала обонятельные метамеры.

Решение проблемы столетней давности может открыть путь к цифровым ароматам

Результаты исследования являются значительным шагом на пути к реализации видения профессора Дэвида Харела из факультета компьютерной и прикладной математики, который также является вице-президентом Израильской академии гуманитарных наук и соавтором исследования: Создание возможностей компьютеры для оцифровки и воспроизведения запахов. В дополнение, конечно же, возможность добавлять реалистичные цветочные или морские ароматы к вашим фотографиям из отпуска в социальных сетях, давая компьютерам возможность интерпретировать запахи так, как это делают люди, может повлиять на мониторинг окружающей среды, а также на биомедицинскую и пищевую промышленность.

Тем не менее, мастер-парфюмер Кристоф Лодамиэль, который также является соавтором исследования, отмечает, что его пока не волнует профессия.

Исследователи заключают:

100 лет назад Александр Грэм Белл поставил перед собой задачу. Мы ответили на него: расстояние между розой и фиалкой составляет 0,202 радиана (они отдаленно похожи), расстояние между фиолетовым и асафетидой составляет 0,5 радиана (они очень разные), а разница между розой и асафетидой составляет 0,565 радиана (они еще более разные). Мы преобразовали восприятие запаха в числа, и это действительно должно продвинуть науку об запахах.

Читайте также

Ученые создали датчик, который чувствует влагу без прикосновения и запоминает ее

Ученые создали датчик, который чувствует влагу без прикосновения и запоминает ее

В России собрали второй реактор для новой плавучей атомной электростанции

В России собрали второй реактор для новой плавучей атомной электростанции

Российский ИИ научился предсказывать 15 болезней по одному снимку глазного дна

Российский ИИ научился предсказывать 15 болезней по одному снимку глазного дна

В Японии массово скупают подержанные книги — продавцы подозревают компании в сфере ИИ

В Японии массово скупают подержанные книги — продавцы подозревают компании в сфере ИИ

Искусственный интеллект SG-Safe в 10 раз повысил «смелость» складских роботов

Искусственный интеллект SG-Safe в 10 раз повысил «смелость» складских роботов

Китай запустил спутник с ИИ-суперкомпьютером для обработки данных прямо на орбите

Китай запустил спутник с ИИ-суперкомпьютером для обработки данных прямо на орбите

Игровой ПК за 1,2 млн рублей получил вишню с распускающимися от тепла цветами

Игровой ПК за 1,2 млн рублей получил вишню с распускающимися от тепла цветами

ИИ TANGO учит гуманоидных роботов преодолевать офисную полосу препятствий

ИИ TANGO учит гуманоидных роботов преодолевать офисную полосу препятствий

Состоялся запуск новейшего космического телескопа NASA

Состоялся запуск новейшего космического телескопа NASA

Британский визионер хочет запустить максимально дешевую миссию к Альфа Центавра

Британский визионер хочет запустить максимально дешевую миссию к Альфа Центавра

Как ученые на «Конкорде» устроили погоню за солнечным затмением и растянули семь минут до 74

Как ученые на «Конкорде» устроили погоню за солнечным затмением и растянули семь минут до 74

Пять медицинских роботов, которые уже меняют работу больниц прямо сейчас

Пять медицинских роботов, которые уже меняют работу больниц прямо сейчас

Магнитное поле Земли может влиять на старение живых организмов

Магнитное поле Земли может влиять на старение живых организмов

Qualcomm может добавить поддержку DirectX 12 для запуска ПК-игр на Android

Qualcomm может добавить поддержку DirectX 12 для запуска ПК-игр на Android

Энцелад может сам «подготавливать» образцы для поиска внеземной жизни

Энцелад может сам «подготавливать» образцы для поиска внеземной жизни

Российский «вечный» генератор: эффект Зеебека и энергия 24/7 от разницы температур

Российский «вечный» генератор: эффект Зеебека и энергия 24/7 от разницы температур