人工智能正在帮助我们进一步理解气味

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我们理解气味所面临的一个主要问题是，分子的化学结构几乎不能揭示它的气味。两种结构非常相似的化学物质闻起来却截然不同，而两种完全不同的化学结构却可能产生几乎相同的气味。另一个难题是理清气味之间的关联。视觉有一个简单的光谱调色板：红、绿、蓝和所有的中间颜色；声音有频率和音量。而气味却没有明显的参数，这使得预测嗅觉成为一项挑战。

然而，随着结构生物学、数据分析和人工智能（AI）的进步，这一局面开始发生改变。许多科学家希望，通过破解嗅觉密码，可以帮助他们了解动物如何利用这种基本的感觉来寻找食物或配偶，以及它如何影响记忆、情绪、压力、食欲等。

另一些科学家正试图将气味数字化，开发新技术：用于根据气味诊断疾病的设备；更好、更安全的驱虫剂；以及为价值300亿美元的香精和香水市场提供价格更为亲民或更加有效的香气分子。至少已有20家初创公司正尝试制造可用于健康和公共安全的电子鼻。

研究人员已经提出了一些计算模型，试图将化学结构与气味联系起来，但现有模型往往基于相当狭窄的数据集，或者只能在气味被校准为相同的感知强度时做出预测。2020年，一支研究团队报告了一种模型，该模型能够预测现实世界中混合气味的相似度，并成功识别出玫瑰与紫罗兰气味的相似性。