Новый подход к созданию индивидуальных запахов и ароматов с использованием машинного обучения

Люди обнаруживают запахи или одоранты с помощью обонятельных рецепторов, экспрессированных в обонятельных нервных клетках. Эти обонятельные впечатления пахучих веществ на нервные клетки связаны с их молекулярными особенностями и физико-химическими свойствами. Это позволяет адаптировать запахи для создания предполагаемого запаха. Современные методы предсказывают обонятельные впечатления только по физико-химическим характеристикам одорантов. Но этот метод не может предсказать данные датчиков, что необходимо для создания запахов.

Ученые из Токийского технологического института (Tokyo Tech) применили инновационную стратегию решения обратной задачи. Вместо того, чтобы предсказывать запах на основе молекулярных данных, новый метод предсказывает молекулярные характеристики на основе впечатления от запаха. Это достигается с использованием стандартных данных масс-спектра и моделей машинного обучения (ML).

«Мы использовали основанную на машинном обучении модель прогнозирования запаха, которую ранее разработали, чтобы получить представление о запахе. Затем мы предсказали масс-спектр от впечатления о запахе в обратном порядке на основе ранее разработанной прямой модели», — объясняет профессор Такамичи Накамото, руководитель исследования.

Масс-спектры смесей запахов получают путем линейной комбинации масс-спектров отдельных компонентов. Этот простой метод позволяет быстро подготовить предсказанные спектры смесей запахов, а также может предсказать требуемое соотношение смешивания, что является важной частью рецепта приготовления новых запахов.

«Например, мы показываем, какие молекулы дают масс-спектр яблочного вкуса с усиленными «фруктовыми» и «сладкими» впечатлениями. Наш метод анализа показывает, что комбинации из 59 или 60 молекул дают такой же масс-спектр, как и спектр, полученный из указанного впечатление запаха. С этой информацией и правильным соотношением смешивания, необходимым для определенного впечатления, мы теоретически могли бы приготовить желаемый аромат», — подчеркивает профессор Накамото.

Этот новый метод, описанный в этом исследовании, может обеспечить высокоточные прогнозы физико-химических свойств смесей запахов, а также пропорций смешивания, необходимых для их приготовления, тем самым открывая дверь для бесконечного количества индивидуальных ароматов.

Таким образом, не за горами время, когда можно будет купить ароматы, разработанные с помощью ИИ индивидуально для каждого человека.

Результаты были опубликованы в PLoS One.