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这个发帖的 Alex Wiltschko 是 Osmo 的 CEO 和纠合创举东谈主。“将气息数字化”进而“生成气息”首先仅仅他在Google责任时间的一个商议名目。但在 2022 年，他在 Lux Capital 和Google风投的复古下，将其算作一家孤立的初创公司推出。
“我一直热衷于了解气息。它是一种额外远大的热情愫官，但咱们对它却知之甚少”Wiltschko 在领受 CNBC 采访时说。
在复刻出李子的香味后，Wiltschko 额外容许，“带着这个香味去了许多场所”。
至于这项商议的用途，Osmo 的官方说法是“改善东谈主类的健康和幸福”，因为感觉数字化对匡助医疗东谈主员检测、挽救疾病至关遑急。比如，医师不错用气息来触发患者挂念或收缩暴燥。
此外，它还有可能在 VR 游戏、电影中施展作用，增多 VR 开发的千里浸感。
或者，你还不错用这项本领来留下亲东谈主的气息，但“按月付费”就有点调侃了。
诚然，这些齐是长久愿景。在近期，Wiltschko 但愿 Osmo 能制造出更安全、更可握续的香味分子，用于香水、洗发水、驱虫剂和洗衣粉等平方用品中的香料。
用数千个香气分子教会 AI 模子
Osmo 的官网上粗浅列出了他们的研发历史：
0. 在 Osmo 开发之前，Alex Wiltschko 在Google商议院招引着这个团队，他们使用先进的机器学习本领构建了 Osmo 气息映射图的基础。
1. 取得了一项要紧冲突，可使用图神经齐集证实分子结构展望其气息。
2. 创造了往常从未闻过的新分子并以稀奇东谈主类的准确度进行了展望。
3. 策动出了蚊子合计难闻的气息分子（举例驱虫剂），何况在东谈主体教会中比避蚊胺（DEET）更灵验。
而要更具体地了解 Osmo 的研发经由，咱们还要从 Wiltschko 的早期阅历提及。
Wiltschko 2009 年在密歇根大学获取了神经科学学士学位，并在哈佛大学学习感觉神经科学，于 2016 年获取博士学位。
第二年，他成为Google商议院的又名商议科学家，在那边，他花了五年时分招引一个团队，应用机器学习匡助计较机证实分子结构展望不同分子的气息，并使用机器学习软件开发了 “主要气息映射图（principal odor map/POM）”。
这项商议发表在 2023 年 9 月的《科学》杂志上。据先容，POM 坐标不错用于展望气息强度和感知相同性，即使这些感知特征并非模子教会的显式构成部分。这些法例已被用于构建多种感觉展望模子 —— 即使莫得微调，其发扬也优于往常的特搜集。
来自 Science
为了构建这个气息舆图，他的团队在一个包含 5000 个芳醇分子的数据集上教会他们的 AI 模子，这些芳醇分子涵盖了多样气息类别，如花香、果香或薄荷味。
Wiltschko 发现，由于分子结构复杂，计较机在分析分子时可能会比拟辣手 —— 惟一挪动一个分子键，分子的气息就可能从玫瑰酿成臭鸡蛋。
但收获于东谈主工智能本领的越过，该模子能够捕捉到分子不同结构中的花式，并应用这些常识准确展望其他分子的气息。
值得一提的是，用来教会模子的数据集确乎谈何容易。
Wiltschko 说，大型谈话模子不错通过“扫数这个词互联网”的数据进行教会，但当他们运转构建东谈主工智能模子时，还莫得肖似的气息信息数字藏书楼。
是以，他们花了简陋一年的时分与香水行业的公司调解。最先，他们以为这些公司会有很棒的数据集，但事实并非如斯。
这促使 Wiltschko 和他的团队创建了“一种新的数据”。
为此，他们采集了数千种分子以及调香众人对其气息的容貌。然后，他们将这些数据输入图神经齐集（GNN），该齐集属于机器学习的限制，使用远大的算法来检测和分析数据点之间的联系。
Wiltschko 说，他的团队不错使用 GNN 来匡助 AI 模子意会原子、贯穿它们的键以及分子结构若何决定其气息。
气息数字化大有用途
气息数字化不错开拓出前所未有的应用场景，最基础的即是气息的而已传输。Wiltschko 示意，Osmo 但愿最终能够应用我方的本领，将一个场所的气息数字化，然后在另一个场所再造一个充足疏导的副本，从而结束气息的而已传送。
事实上，该公司最新更新的博客示意，他们仍是收效了。
具体来说，选用一种要传输的气息，并将其放入一台 GCMS（气相色谱 - 质谱）机。要是该气息的开头是液体，就平直注入；要是是固体样品（比如李子），就使用顶空分析，也即是将气息困在物体周围的空气中，并通过管子接管。
GCMS 会识别原始数据（不错视为分子），并将其上传到云。在那边，它会成为主要气息映射图上的坐标 —— 这是一种新颖、先进的东谈主工智能驱动用具，不错展望特定分子组合的气息。
然后，这个配方会被发送到一台配方机器东谈主，它会基于该配方来羼杂不同的气息，从而复现样品的气息。
在另一项效能展示中，Osmo 示意他们使用 AI 发现了前所未“嗅”的配方，何况他们贯串向泰西市集发布了三种前有未有的香水气息分子。他们将之分离定名为 Glossine、Fractaline、Quasarine。他们还为这三种香水气息编写了巧妙的容貌。举个例子，关于 Glossine，他们写到：“一种充满活力的花香，让东谈主联思到茉莉花，后长入中调荒疏出夺目的亮泽。这种迷东谈主的分子可为之前的任何香水增添夺目的拉斯维加斯式光彩。”
此外，Osmo 也在商议多模态 AI，具体来说，他们商议的是基于图像生成对应的气息，诚然图像又不错进一步基于文本而生成。底下演示了一个案例：
不错看到，用户只需输入文本教导词，AI 就会匡助你生成图像（用户也可平直上传图像），然后再进一步为你生因素子配方。 诚然，要是你还思切身闻到这些气息，还需要相应的开发。
事实上，他们仍是在线发布了这款用具 Inspire，现在复古文本和图像输入，但他们也示意将来还会复古音乐、PDF、幻灯片和视频输入。感兴趣的读者不错注册尝试一下：https://inspire.osmo.ai/landing
这项本领背后彰显着无穷的可能性。举个最赫然的例子，也许将来咱们还能不雅看带有气息的电影，结束视觉、听觉和感觉的全宗旨体验 —— 这好像能给那些风物如花的电影变得愈加面子以及好闻。
这个节目看起来一定很香
临了，Wiltschko 示意 Osmo 还有一项长久方针成人黄色网址，即应用这项本领匡助更早地识别疾病。也许将来，咱们在体检时会有一个 AI 通过它的机器鼻子来判断咱们的健康情景。