Искусственный интеллект получил нос
01.03.2017
Ученые давно спорят о том, как именно рецепторы человеческого организма позволяют нам воспринимать широкий спектр запахов и давать им те или иные описания. В попытках решить эту проблему, командам инженеров со всего мира было предложено создать ИИ, который смог бы воспринимать запахи не хуже человека.
Предсказать цвет не так уж сложно: к примеру, если световая волна достигает длины 510 нм, то большинство людей скажут, что она зеленая. Но вот выяснить, как пахнет конкретная молекула, намного сложнее. 22 команды ученых создали набор алгоритмов, способных предсказать запахи различных молекул в зависимости от их химической структуры. Еще предстоит выяснить весь спектр практического применения программы, но разработчики надеются, что в первую очередь она поможет парфюмерам, фармацевтам и сотрудникам пищевой сферы разрабатывать новые, уникальные сочетания запахов.
Работа началась с недавнего исследования, проведенного Лесли Воссхаллом и его коллегами из Рокфеллеровского университета в Нью-Йорке, в котором 49 добровольцев должны были угадать запах 467 пахучих веществ. Для каждого из них была разработана система сравнения из 19 базовых паттернов: испытуемые говорили, похож ли запах на рыбу или чеснок, оценивали интенсивность и индивидуальную приятность аромата. В итоге был создан каталог, насчитывающий более чем миллион ячеек, характеризующих те или иные пахучие молекулы.
Когда об этом узнал вычислительный биолог Пабло Мейер, то сразу увидел в исследовании возможность проверить, сможет ли компьютерная система предсказать то, как люди будут оценивать запахи. Несмотря на то, что исследователи обнаружили около 400 рецепторов запаха в организме человека, для ученых остается загадкой то, как именно они работают сообща так, чтобы человек мог различать даже легкие оттенки запахов.
В 2015 году Мейер и его коллеги запустили DREAM Olfaction Prediction Challenge. Участники состязания получили в свое распоряжение те самые рейтинговые таблицы волонтеров, описывающие запахи, вместе с химической структурой молекул, которые их производят. Помимо этого, участником предоставили базу из 4800 описаний для каждой отдельной молекулы - ее атомы, их взаимное расположение, общую геометрию, что в итоге составило порядка 2 миллионов дата-точек. В итоге данные должны быть использованы для обучения компьютерных программ распознаванию запахов на основе структурной информации.
В конкурсе приняло участие 22 команды со всего мира, и, хотя хорошо поработали многие, две команды стоит выделить особо. Команда штата Мичиган, во главе с Йан Фан Гуаном, лучше всех смогла составить алгоритм прогнозирования запахов отдельных вещей. Другая команда из Аризонского университета, во главе с Ричардом Геркином, лучше всех смогла обучить программу средней оценке запахов среди всей выборки. Об этом Мейер сообщает в статье, опубликованной в журнале Science.
Конечно, многие ученые скептически относятся к разработкам, говоря о том, что проделанный труд хоть и вносит существенный вклад в науку, но все же является довольно примитивной подборкой, и 19 описательных элементов для всего спектра запахов в природе - это явно очень и очень мало.
Альтернативные исследования с добровольцами использовали от 80 и больше подобных критериев, позволяющих на словах оценить различные запахи. Неясно, сможет ли существующий алгоритм корректно прогнозировать оценку запахов, если ему придется столкнуться с таким массивом информации. Так что, на сегодняшний день восприятие запахов остается загадкой как для медиков, так и для инженеров.
Следующая новость: Накопитель Western Digital iNAND 7350 256 Гбайт для смартфонов 01.03.2017
Предыдущая новость: MAX14001 - универсальный изолированный дискретный вход 28.02.2017
Последние новости науки и техники, новинки электроники:
Пластырь, измеряющий уровень сахара в крови без проколов
21.04.2018
Ежедневно миллионы людей с диабетом вынуждены прокалывать кожу, чтобы измерить уровень глюкозы в крови. В будущем с этой неприятной процедурой будет покончено: умные контактные линзы и пластырь на основе графена - прямое тому подтверждение.
Разработанный учеными из Университета Бата (Великобритания) пластырь накладывается на кожу, не травмируя ее поверхности. Он оснащен миниатюрными датчиками, которые используют слабый электрический ток для выведения глюкозы из интерстициальной жидкости, окру ...>>
Вред Wi-Fi сетей
21.04.2018
В Дании совершили эксперимент по влиянию Wi-Fi соединения и мобильных устройств на живые клетки организмов. Исследования проводили школьницы, но в результате, их исследования остро заинтересовали уважаемых в обществе биологов и радиологов.
Для проведения исследования девушки разложили в 12 лотках порядка 400 семян кресс-салата. После чего половину лотков отнесли в другую комнату. Отмечается, что семена получали одинаковое количество удобрений, света и влаги. В ходе исследования школьницы уста ...>>
Монитор BenQ EW3270U
20.04.2018
Компания BenQ представила новый монитор - EW3270U. Немаленькое устройство (диагональ экрана - 31,5 дюйма) отличается поддержкой фирменной технологии Brightness Intelligence Plus: встроенные датчики анализируют освещенность и цветовую температуру в помещении, и на основе полученной от них информации корректируются текущие настройки отображения картинки.
BenQ EW3270U построен на матрице типа VA разрешением 3840 x 2160 пикселей. Заявленные производителем характеристики выглядят следующим образом ...>>
Микропластик попадает в органические удобрения
20.04.2018
Микропластик - это микроскопические пластиковые элементы, которые не видны человеческому глазу. Однако они представляют для окружающей среды даже большую опасность, чем крупные пластиковые бутылки и пакеты. Микропластик сейчас плавает во всех мировых океанах и попадает в пищу морских обитателей. Однако и на суше он может вызвать огромные проблемы.
Исследователи задались вопросом, могут ли мелкие пластиковые частички, которые попадают в несъеденные продукты питания и в отходы из растений на ф ...>>
Носимое устройство, реагирующее на мысли человека
19.04.2018
Исследователи Массачусетского технологического института (МТИ) изобрели систему под названием AlterEgo, способную распознавать невербальные сигналы - то есть, по сути, читать мысли носителя. Разработка состоит из компьютерной системы и устройства, которое закрепляется за ухом, проходит по линии подбородка и заканчивается подо ртом пользователя.
Электроды носимого устройства улавливают нервно-мышечные сигналы в челюсти и лице, которые создает внутренняя речь - слова, которые человек произносит ...>>
Случайная новость из Архива
Блоки питания EVGA GQ Series класса 80Plus Gold
11.11.2015
С прицелом на требовательных пользователей компания EVGA разработала новую серию блоков питания GQ Series. В новинках используется поддержка технологии EVGA ECO, обеспечивающей практически бесшумный режим работы вентилятора, применяются высококачественные конденсаторы японского производства. Новые блоки питания отличаются высокой эффективностью и соответствуют требованиям 80Plus Gold.
Функция Whisper Silent активирует 135-мм вентилятор только в случае необходимости. При нагрузке от низкого до среднего уровня для охлаждения достаточно только пассивных компонентов, а уже при более высокой нагрузке в работу включается активное воздушное охлаждение. КПД блоков питания достигает 90 % и выше, в зависимости от нагрузки. Модульный дизайн позволяет подключать только необходимые кабели.
Все новинки используют архитектуру с одной линией +12 В. Например, модель мощностью 1000 Вт обеспечивает максимальный ток нагрузки 83,3 А на своей линии +12 В. Для самой младшей модели в серии (650 Вт) этот показатель составляет 54 А. Все модели поддерживают полный набор защитных функций, включая OVP (защита от превышения напряжения), UVP (защита от пониженного напряжения, OPP (защита от превышения по мощности), SCP (защита от короткого замыкания), OCP (защита от превышения по току), OTP (защита от перегрева).
В серию вошли модели мощностью 650, 750, 850 и 1000 Вт.
Смотрите полный Архив новостей науки и
техники, новинок электроники