雷丁大学：AI嗅觉
本文转载自University of Reading News，由ChatGPT翻译，图片来源于网络
在2024QS世界大学排名中，雷丁大学荣获第169位
在一项重大突破中，科学家们开发出一种工具，可以根据分子的结构预测其气味特征。该工具能够识别外观不同但气味相同的分子，以及外观非常相似但气味完全不同的分子。
雷丁大学的简·帕克教授表示：“视觉研究有波长，听觉研究有频率——这两者都可以通过仪器进行测量和评估。但气味呢？”
“当前的知识可以让我们对分子结构有所了解，但最终会面临许多气味和结构不匹配的例外情况。这就是以前的嗅觉模型遇到的难题。这个新的机器学习生成的模型的了不起之处在于它能正确预测这些例外情况的气味。”
该研究应用机器学习技术创建了一个“气味地图”，这对食品和香料行业的合成化学家工作具有极大的价值。它还可能为生产更可持续的风味和香气开辟新途径。
帕克教授说：“作为一名风味化学家，我多年来一直致力于研究气味，主要依靠自己的嗅觉来描述香气。
“这个地图不仅适用于已知的气味物质，也适用于结构非常相似的物质。它可以描述一大类具有不同分子特性的无关分子。
雷丁大学的角色是评估用于测试人工智能的样本的纯度。我们验证了用于测试AI模型预测的化合物的纯度。气相色谱使我们能够分离微量杂质和目标分子，当它们逐个从仪器中洗脱时，我们可以闻到所有单独的分子，并确定任何微量化合物的气味是否过于强烈（或掩盖）了目标分子的气味。
一旦AI通过数据进行训练，它对于预测新化合物的气味具有出色的能力。如果正常工作，它应该与人类评估小组的平均气味评分相匹配，而它确实实现了这一点。
帕克博士说：“作为合成化学工具，这将是无价之宝。我们可以用它来寻找新的香气。它为大规模筛选分子的香气提供了可能，就像制药行业为新药物做的那样。”
阅读原文：https://www.reading.ac.uk/news/2023/Research-News/AI-nose-predicts-smells-from-molecular-structures
wx：拓未国际教育