AI香水“復刻”消失的味道
2月19日公布于預印本平臺arXiv上的一篇論文顯示，人工智能（AI）可以根據香水的化學成分修改配方，重新創造出一種香水。有一天，使用這種方法可以用一個單獨的樣本重現有消失風險的稀有氣味，比如特定文化儀式上的熏香，或者由于氣溫上升而變化的森林氣味。
挪威科技大學的Idelfonso Nogueira和同事分析了兩種現有的香水，并根據香調家族——通常用于描述香水的主觀詞匯，如“辛辣”或“麝香”，以及香值——某種氣味的強烈程度，對它們進行了分類。其中一種香水的“香豆素”香值最高，香豆素是一種類似香草的氣味；另一種香水在香調家族“酒味”中獲得了最高的香值。
為了訓練神經網絡，研究人員使用了一個與特定香味相關的已知分子數據庫。AI學會了生成一系列分子，這些分子與樣本香水的每個香調家族的氣味分數相匹配。
但Nogueira說，僅僅產生這些分子還不足以重現目標香水，因為人們感知氣味的方式受到分子與空氣或皮膚相互作用時所經歷的物理和化學過程的影響。噴完香水后，香水的“前調”最明顯，但隨著分子蒸發，它們會在幾分鐘內消失，留下的“后調”可能會持續數天。為了解決這個問題，研究人員選擇了AI產生的分子，這些分子在與目標香水相似的條件下蒸發。
最后，他們再次使用AI以最大限度地減少原始混合物和AI生成的混合物的香值之間的不匹配。結果顯示，其中一種香水的最終配方在“香豆素”和“強烈”方面略有差異，而另一種香水似乎是非常精確的復制品。
眾所周知，預測一種化學物質的氣味非常困難，所以研究人員在訓練數據中使用了有限數量的分子。但是Nogueira表示，如果數據庫包含更多、更復雜的分子，結果可能會更加精確。他建議，可用AI幫助香水行業創造出更便宜、更可持續的香水配方。目前，專家估計，使用傳統技術開發一款新香水可能需要三年的時間，每公斤成本高達5萬美元。
美國亞利桑那州立大學的Richard Gerkin表示，將AI與物理和化學相結合是這種方法的優勢，因為它解釋了經常被忽視的微妙之處，比如氣味是如何蒸發的。但他說，這一過程的有效性仍有待于在人體中的研究來證實。
