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    嗅覺數字化!AI還原記憶中的味道

    2024年04月17日 09:29:28 來源:新智元公眾號

      人類嗅覺的數字化來了!近日,有業內大佬創立的公司宣布實現了氣味的遠程傳送,并開始朝商業化方向努力。

      人類嗅覺的數字化,它來了!

      當今的計算機算法,尤其是AI技術,幾乎已經把人類的視覺和聽覺完全虛擬化了。

      文字和語音的相互轉換、文生圖和視頻的效果已經出神入化、難辨真假。

      但同為人類最古老的感官之一,嗅覺卻似乎沒有相應的進展。

      ——別急,在這么卷的時代,科研人員不會遺漏任何東西。下面將要出場的Osmo,已經開始應用相關的研究,并朝著商業化方向努力。

      Osmo推出的氣味傳送技術,可以在世界的任何地方捕捉氣味,并在另一個地方釋放出來。

      作為一種新的溝通方式,有朝一日,這將賦予數字世界新的感知,——在新的時代,計算機將能夠產生氣味,就像我們今天生成圖像和聲音一樣。

      傳送氣味

      這項技術能給我們帶來什么?想象一下:

      你可以在世界任何地方,聞到生長在你家附近的百合花;

      參觀完西斯廷教堂,將親人送回家,還能聞到教堂里舊油漆和石膏的氣味;

      看一部關于大海和水手的電影時,可以在劇院聞到海水的咸味。

      ——這些聽起來像是遙遠的東西,但已經在Osmo的實驗室中成為技術現實。

      對此,有網友表示,“這正是我夢寐以求的”。

      甚至有網友也在進行類似的工作:通過傳感器捕捉氣味數據、向量化后用于RAG,希望能夠增強LLM的感知。

      當然也有較為煞風景的網友:既然什么氣味都能傳,那我放個屁豈不是......

      如何實現?

      我們今天所知道的數字世界,大部分都是教計算機如何看和聽的結果。

      而傳送氣味的原理也類似,——使用環保分子記錄、分析和再現氣味,這項技術被命名為Scent Teleportation。

      Scent Teleportation首先利用傳感器采集薰衣草田的氣味,然后處理器識別所有正在工作的分子,最后使用特殊的打印機找到正確的氣味組合來重現它。

      ——之后,你就可以在紐約的一個實驗室,聞到來自加利福尼亞的花香。

      Scent Teleportation使用一種稱為氣相色譜質譜儀(GC/MS)的分子傳感器,識別氣味中工作的分子,并使用AI模型和氣味圖譜生成可用于傳送的配方。最后,使用一個冰箱大小的打印機來還原氣味。

      以上的技術流程,以多篇谷歌Brain等機構的研究為基礎,比如下面這篇:

      論文地址:https://doi.org/10.1101/2022.09.01.504602

      而Osmo的創始人兼首席執行官Alex Wiltschko,就是這些搞科研的大佬之一。

      Alex Wiltschko畢業于哈佛大學,獲得了神經科學博士學位,導師為Sandeep R Datta教授。

      Alex Wiltschko的研究方向為嗅覺神經科學,并開發了下一代高通量行為表型技術,該技術已在數十家頂級實驗室和制藥公司中使用。

      2017年,Alex加入Google Research,從事機器學習和生物學的交叉領域工作。

      2022年,他創立了Osmo,同時,作為GV的常駐企業家,他還加入了生命科學團隊,專注于推進數字嗅覺領域。

      Alex Wiltschko曾多次創業,他職業生涯的大部分時間都在探索人工智能的新領域。

      在加入谷歌之前,Alex與他人共同創立了Syllable Life Sciences(后被Neumora收購),該公司使用人工智能和計算機視覺來破譯肢體語言,以加速臨床前開發并構建更好的疾病治療方法。

      Alex還是Whetlab(被Twitter收購)的聯合創始人,早期還自己負責coding。

      作為業內的大佬,Alex Wiltschko也發表了許多具有影響力的文章。

      感官地圖

      如何測量氣味?氣味是由在空氣中飄蕩、進入我們的鼻子并與感覺受體結合的分子產生的。潛在的數十億個分子可以產生氣味,因此很難確定哪些分子會產生哪些氣味。

      感官地圖(Sensory map)可以幫助我們解決這個問題。

      不過嗅覺是一個更難破解的問題:分子的變化方式比光子多得多;數據收集需要物理上接近(沒有類似的攝像頭);相比之下,人眼只有三個顏色感覺感受器,而人的鼻子超過有300個氣味感受器。

      2019年,Alex Wiltschko參與的谷歌團隊開發了一個圖神經網絡(GNN)模型,用于探索數千個不同分子的例子,每個例子與它們喚起的氣味標簽配對,例如“牛肉”、“花香”或“薄荷”,以了解分子結構之間的關系,以及此類分子具有每個氣味標簽的概率。

      模型的嵌入空間包含每個分子的表示,作為固定長度的向量,根據氣味描述分子,就像根據RGB值描述顏色一樣。

      傳送氣味是第一步,Osmo的下一個目標是傳送各種氣味的組合,比如蘋果和薰衣草的混合。

      隨著未來技術的進步,嗅覺的數字化終將走出實驗室,成為我們日常生活的一部分。

      當然了,應用于全新領域的AI模型也需要全新的數據集,包括傳感器和打印機的改進,都是有趣的技術。

      Osmo在去年拿到了850萬美元的投資,來自比爾及梅琳達·蓋茨基金會(Bill & Melinda Gates Foundation),另外Alex Wiltschko的老東家Jeff Dean也是公司的投資人之一。

      將氣味數字化意味著重構數字世界的感官,同時將更廣泛的真實氣味帶入物理領域。這讓我們對氣味世界有了新的掌握,與我們最古老、最能引起情感共鳴的感官建立新的聯系。

      未來,將有數以百萬計的人捕捉和分享氣味,或者重新混合來創造自己的氣味。這種創作也會成為一種新的公共藝術形式,香水行業或將為之顫抖。

      文章內容僅供閱讀,不構成投資建議,請謹慎對待。投資者據此操作,風險自擔。

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