L'intelligenza artificiale prevede gli odori delle sostanze chimiche dalle loro strutture

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Gli esseri umani a cui è stato insegnato a descrivere odori specifici spesso lo hanno fatto in modo meno preciso di uno strumento di intelligenza artificiale di recente sviluppo.Credito: Andia/Universal Images Group tramite Getty

Un sistema di intelligenza artificiale può descrivere l’odore dei composti semplicemente analizzando le loro strutture molecolari – e le sue descrizioni sono spesso simili a quelle di annusatori umani addestrati.

I ricercatori che hanno progettato il sistema lo hanno utilizzato per elencare gli odori, come "fruttato" o "erbaceo", che corrispondono a centinaia di strutture chimiche. Questa guida sugli odori potrebbe aiutare i ricercatori a progettare nuovi profumi sintetici e potrebbe fornire informazioni su come il cervello umano interpreta l’odore.

La ricerca è riportata oggi su Science1.

Gli odori sono l'unico tipo di informazione sensoriale che va direttamente dall'organo sensoriale – il naso, in questo caso – alla memoria del cervello e ai centri emotivi; gli altri tipi di input sensoriali passano prima attraverso altre regioni del cervello. Questo percorso diretto spiega perché i profumi possono evocare ricordi specifici e intensi.

"C'è qualcosa di speciale nell'olfatto", afferma il neurobiologo Alexander Wiltschko. La sua start-up, Osmo a Cambridge, Massachusetts, è uno spin-off di Google Research che sta cercando di progettare nuove molecole maleodoranti, o odoranti.

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Per esplorare l'associazione tra la struttura di una sostanza chimica e il suo odore, Wiltschko e il suo team di Osmo hanno progettato un tipo di sistema di intelligenza artificiale (AI) chiamato rete neurale in grado di assegnare una o più di 55 parole descrittive, come pesce o vino, a un odorizzante. Il team ha incaricato l’intelligenza artificiale di descrivere l’aroma di circa 5.000 odoranti. L'intelligenza artificiale ha anche analizzato la struttura chimica di ciascun odorizzante per determinare la relazione tra struttura e aroma.

Il sistema ha identificato circa 250 correlazioni tra modelli specifici nella struttura di una sostanza chimica con un odore particolare. I ricercatori hanno combinato queste correlazioni in una mappa degli odori principali (POM) che l’intelligenza artificiale poteva consultare quando gli veniva chiesto di prevedere l’odore di una nuova molecola.

Per testare il POM rispetto al naso umano, i ricercatori hanno addestrato 15 volontari ad associare odori specifici con lo stesso insieme di parole descrittive utilizzate dall’intelligenza artificiale. Successivamente, gli autori hanno raccolto centinaia di odoranti che non esistono in natura ma che sono abbastanza familiari da poter essere descritti. Hanno chiesto ai volontari umani di descriverne 323 e hanno chiesto all'intelligenza artificiale di prevedere l'odore di ogni nuova molecola sulla base della sua struttura chimica. L'ipotesi dell'intelligenza artificiale tendeva ad essere molto vicina alla risposta media data dagli umani, spesso più vicina dell'ipotesi di qualsiasi individuo.

"L'utilizzo dell'apprendimento automatico è un bel progresso", afferma Stuart Firestein, neuroscienziato della Columbia University di New York City. Secondo lui, il POM potrebbe essere un utile strumento di riferimento, ad esempio, nell'industria alimentare e dei prodotti per la pulizia.

Ma Firestein sottolinea che il POM non rivela molto sulla biologia dietro il senso dell'olfatto umano, ad esempio su come le diverse molecole interagiscono con i circa 350 recettori degli odori nel naso umano. "Hanno il lato chimico e il lato cerebrale, ma non sappiamo ancora nulla della parte intermedia", dice.

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Pablo Meyer, biologo dei sistemi presso l'IBM Center for Computational Health di Yorktown Heights, New York, elogia l'uso del linguaggio da parte dell'articolo per collegare le strutture con gli odori soggettivi. Ma non è d'accordo sul fatto che la media delle risposte umane sia il modo “corretto” per descrivere un odore. "L'olfatto è qualcosa di personale", dice. “Non credo che ci sia una percezione corretta di qualcosa.”

Il passo successivo, dice Wiltschko, è scoprire come gli odori si combinano e competono tra loro per creare ciò che il cervello umano interpreta come un odore completamente diverso da quello di ciascuno dei singoli odoranti. Meyer e Firestein affermano che sarà molto difficile: mescolare solo 100 molecole in diverse combinazioni di 10 produce 17 trilioni di variazioni e il numero di combinazioni possibili diventa rapidamente troppo elevato per essere analizzato da un computer.