신경망은 자연에 존재하지 않는 일부 분자를 포함하여 다양한 분자에 대해 ‘잔디’와 같은 설명을 제공할 수 있습니다.
AI predicts chemicals’ smells from their structures
https://www.nature.com/articles/d41586-023-02714-2
인공 지능 시스템은 단순히 분자 구조를 분석하여 화합물의 냄새를 설명할 수 있으며, 그 설명은 종종 훈련된 인간 스니퍼의 설명과 유사합니다.
이 시스템을 설계한 연구자들은 수백 가지 화학 구조에 해당하는 ‘과일 냄새’ 또는 ‘풀 냄새’와 같은 냄새를 나열하는 데 이 시스템을 사용했습니다. 이 냄새 안내 책자는 연구자들이 새로운 합성 향기를 디자인하는 데 도움이 될 수 있으며 인간 두뇌가 냄새를 해석하는 방법에 대한 통찰력을 제공할 수도 있습니다.
추억의 향기
냄새는 감각 기관(이 경우에는 코)에서 뇌의 기억과 감정 센터로 직접 전달되는 유일한 유형의 감각 정보입니다. 다른 감각 입력은 먼저 다른 뇌 영역을 통과합니다. 이 직접적인 경로는 향기가 구체적이고 강렬한 기억을 불러일으킬 수 있는 이유를 설명합니다.
신경생물학자인 Alexander Wiltschko는 “후각에는 뭔가 특별한 것이 있습니다.”라고 말합니다. 매사추세츠주 케임브리지에 있는 그의 신생 회사인 Osmo는 Google Research에서 분사한 회사로 새로운 냄새 분자, 즉 냄새 물질을 설계하려고 합니다.
화학물질의 구조와 냄새 사이의 연관성을 탐구하기 위해 Wiltschko와 그의 Osmo 팀은 생선 같은 또는 와인 같은 55개의 설명 단어 중 하나 이상을 할당할 수 있는 신경망이라는 일종의 인공 지능(AI) 시스템을 설계했습니다. 방향제. 연구팀은 AI에게 약 5,000가지 냄새 물질의 향기를 설명하도록 지시했습니다. AI는 또한 각 취기제의 화학 구조를 분석하여 구조와 향 사이의 관계를 파악했습니다.
이 시스템은 화학물질 구조의 특정 패턴과 특정 냄새 사이의 상관관계를 약 250개 식별했습니다. 연구원들은 이러한 상관관계를 AI가 새로운 분자의 향기를 예측하도록 요청받았을 때 참고할 수 있는 주요 냄새 지도(POM)로 결합했습니다.
인간의 코에 대해 POM을 테스트하기 위해 연구원들은 15명의 자원봉사자를 훈련해 특정 냄새를 AI가 사용하는 것과 같은 설명 단어 세트와 연관시키도록 했습니다. 다음으로, 저자들은 자연에는 존재하지 않지만, 사람들이 설명할 수 있을 만큼 친숙한 수백 가지의 냄새 물질을 수집했습니다. 그들은 인간 자원자들에게 그중 323개를 설명하도록 요청하고 AI에게 화학 구조를 기반으로 각각의 새로운 분자의 향기를 예측하도록 요청했습니다. AI의 추측은 인간의 평균 반응에 매우 가까운 경향이 있었으며, 종종 개인의 추측보다 더 가깝습니다.
코가 아는 것
뉴욕 컬럼비아 대학교의 신경과학자인 스튜어트 파이어스테인(Stuart Firestein)은 “머신러닝을 활용한 놀라운 발전입니다.”라고 말합니다. 그는 예를 들어 POM이 식품 및 청소 제품 산업에서 유용한 참조 도구가 될 수 있다고 말합니다.
그러나 Firestein은 POM이 인간의 후각 뒤에 있는 생물학, 즉 인간 코에 있는 약 350개의 후각 수용체와 어떻게 서로 다른 분자가 상호 작용하는지에 대해 많은 것을 밝혀주지 못한다고 지적합니다. “화학적 측면과 뇌 측면이 있지만, 중간에 대해서는 아직 아무것도 모릅니다.”라고 그는 말합니다.
뉴욕 Yorktown Heights에 있는 IBM Center for Computational Health의 시스템 생물학자인 Pablo Meyer는 구조와 주관적인 냄새를 연결하는 이 논문의 언어 사용을 높이 평가합니다. 그러나 그는 인간의 대답 평균이 냄새를 설명하는 “올바른” 방법이라는 점에는 동의하지 않습니다. “냄새는 개인적인 것입니다.”라고 그는 말합니다. “뭔가에 대한 올바른 인식은 없는 것 같아요.”
Wiltschko는 다음 단계는 냄새 물질이 어떻게 서로 결합하고 경쟁하여 인간의 두뇌가 각 냄새 물질의 냄새와는 완전히 다른 냄새로 해석하는지 알아내는 것이라고 말합니다. Meyer와 Firestein은 이것이 매우 어려울 것이라고 말했습니다. 단지 100개의 분자를 10개의 서로 다른 조합으로 혼합하면 17조 개의 변형이 생성되고 가능한 조합의 수는 컴퓨터가 분석하기에는 너무 많아집니다.
그러나 이것이 바로 인간이 실제로 냄새를 맡는 방식이라고 Firestein은 말합니다. 커피와 같은 특정 향에도 수백 가지의 향을 내는 화학물질이 포함되어 있습니다. Wiltschko는 “혼합물의 냄새를 예측하는 것이 다음 개척지입니다.”라고 말합니다.
doi: https://doi.org/10.1038/d41586-023-02714-2
Lee, B. K. et al. Science 381, 999–1006 (2023).