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인공 지능에 코가 생겼다

01.03.2017

과학자들은 인체의 수용체가 어떻게 우리가 다양한 냄새를 인지하고 특정 설명을 할 수 있도록 하는지에 대해 오랫동안 논쟁해 왔습니다. 이 문제를 해결하기 위해 전 세계의 엔지니어 팀에게 사람과 마찬가지로 냄새를 감지할 수 있는 AI를 만들도록 요청했습니다.

색상을 예측하는 것은 그리 어렵지 않습니다. 예를 들어 광파가 510nm의 파장에 도달하면 대부분의 사람들은 그것이 녹색이라고 말할 것입니다. 그러나 특정 분자의 냄새를 알아내는 것은 훨씬 더 어렵습니다. 22개의 과학자 팀이 화학 구조를 기반으로 다양한 분자의 냄새를 예측할 수 있는 일련의 알고리즘을 만들었습니다. 이 프로그램의 실제 적용 범위는 여전히 남아 있지만 개발자는 무엇보다도 먼저 이 프로그램이 조향사, 약사 및 식품 작업자가 새롭고 독특한 냄새 조합을 개발하는 데 도움이 되기를 희망합니다.

이 작업은 49명의 자원 봉사자가 467개의 냄새를 추측해야 하는 뉴욕 록펠러 대학의 레슬리 보슐과 동료들의 최근 연구에서 시작되었습니다. 각각에 대해 19가지 기본 패턴의 비교 시스템이 개발되었습니다. 피험자는 냄새가 생선 또는 마늘과 유사한지 여부를 말하고 향의 강도와 개인의 기분을 평가했습니다. 결과적으로 특정 냄새 분자를 특성화하는 백만 개 이상의 세포로 카탈로그가 작성되었습니다.

컴퓨터 생물학자인 파블로 마이어(Pablo Meyer)가 이 사실을 알았을 때 그는 즉시 이 연구가 컴퓨터 시스템이 사람들이 냄새를 평가하는 방법을 예측할 수 있는지 여부를 테스트할 기회로 보았습니다. 연구자들이 인체에서 약 400개의 후각 수용체를 발견했다는 사실에도 불구하고, 그들이 얼마나 정확하게 함께 작용하여 사람이 미묘한 색조의 냄새도 구별할 수 있는지는 과학자들에게 미스터리로 남아 있습니다.

2015년에 Meyer와 동료들은 DREAM 후각 예측 챌린지를 시작했습니다. 경쟁 참가자는 냄새를 생성하는 분자의 화학 구조와 함께 냄새를 설명하는 동일한 등급의 자원 봉사자 평가표를 마음대로 받았습니다. 또한 참가자들은 각 개별 분자에 대한 4800개의 설명 데이터베이스(원자, 상대적 위치, 일반 기하학)를 제공받았으며, 이는 결국 약 2백만 데이터 포인트에 달했습니다. 궁극적으로 데이터는 구조 정보를 기반으로 냄새를 인식하도록 컴퓨터 프로그램을 훈련시키는 데 사용해야 합니다.

전 세계에서 22개 팀이 경쟁에 참가했으며 많은 사람들이 좋은 성과를 거두었지만 특히 두 팀이 눈에 띕니다. Yang Fang Guang이 이끄는 Michigan State 팀은 개별 사물의 냄새를 예측하는 알고리즘을 개발하는 데 최고였습니다. Richard Gerkin이 이끄는 애리조나 대학의 또 다른 팀은 전체 샘플에서 평균 냄새 등급으로 프로그램을 훈련하는 데 최고였습니다. Meyer는 Science 저널에 발표된 기사에서 이를 보고합니다.

물론 많은 과학자들은 개발에 대해 회의적입니다. 수행된 작업은 과학에 상당한 기여를 하지만 여전히 다소 원시적인 선택이며 자연에서 냄새의 전체 스펙트럼에 대한 19개의 설명 요소는 분명히 매우, 매우 약간의.

지원자를 대상으로 한 대체 연구에서는 이러한 기준 중 80개 이상을 사용하여 다양한 냄새를 구두로 평가했습니다. 이러한 정보 배열에 직면해야 하는 경우 기존 알고리즘이 냄새 점수를 올바르게 예측할 수 있는지 여부는 명확하지 않습니다. 따라서 현재까지 냄새에 대한 인식은 의사와 엔지니어 모두에게 미스터리로 남아 있습니다.

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새로운 판독 기술을 탑재한 SNSPD 카메라는 전례 없는 해상도로 이미지를 처리할 수 있는 기능을 제공하여 광자 감지 분야의 새로운 시대를 열었습니다. 픽셀 수가 많은 카메라를 만드는 혁신적인 접근 방식은 포토닉스 및 광학 분야에 큰 변화를 가져올 수 있습니다.

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