L’utilisation de l’intelligence artificielle pour corréler la structure chimique des molécules avec les odeurs fait avancer décisivement la recherche olfactive
Science rapporte les impressionnantes percées de l’application de l’intelligence artificielle (IA) dans la reconnaissance des odeurs. En effet, grâce à l’utilisation du réseau neuronal, cette technologie a été capable de prédire les odeurs provenant des structures chimiques. Apparemment, cela permettrait d’accélérer la recherche de nouveaux produits de consommation ayant une meilleure odeur.
Selon Science, cette innovation permettrait de rendre la recherche olfactive – un domaine assez peu étudié par les neurobiologistes – comparable à celle sur la vision. Les experts notent que l’étude sur l’olfaction défie toute étude systématique, car l’odeur ne correspond pas exactement à la forme d’une molécule. En fait, des molécules de structure similaire peuvent avoir une odeur différente, tandis que des molécules différentes peuvent produire la même odeur. Cela contraste avec les propriétés quantifiables – telles que la longueur d’onde et la fréquence – qui sont associées à la recherche sur la vision et l’audition.
Dans ce contexte, il y a quelques années, les chercheurs se sont fixé l’objectif d’utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour prédire une odeur à partir de sa structure chimique. Bien que les résultats aient été au début mitigés, l’augmentation éventuelle du nombre de molécules odorantes bien caractérisées a permis aux chercheurs d’envisager une IA plus sophistiquée.
C’est précisément le travail accompli par Rick Gerkin, neuroscientifique à la société d’IA Osmo, qui, avec Alexander Wiltschko – d’abord chez Google Research et maintenant chez Osmo –, a saisi les structures et les descriptions d’odeurs de 5 000 molécules dans un outil d’IA. Les algorithmes ont alors appris à reconnaître des modèles dans les données d’entraînement, en corrélant l’odeur d’une molécule avec les caractéristiques de ses atomes constitutifs : leur identité, leur taille et leurs liaisons de connexion.
Selon les concepteurs, ce programme – que l’on appelle un réseau neuronal graphique – permettrait d’obtenir d’excellentes imitations des « nez » humains, du moins lorsqu’il s’agit d’odeurs simples. Lors de la phase des tests, des experts ont été convoqués pour renifler 400 flacons mystérieux et signaler quelles odeurs, parmi 55 odeurs différentes, ils avaient détectées dans chacun.
Au vu des variations des odeurs perçues d’une personne à l’autre, l’équipe d’experts a calculé les évaluations humaines moyennes pour les comparer aux prédictions du réseau. Dans plus de la moitié des cas, le réseau neuronal s’est rapproché de cette moyenne encore plus que n’importe quel individu du groupe.
Ce qui est intéressant à noter est que les experts ont généré 500 000 structures chimiques hypothétiques et que le réseau neuronal graphique a rapidement déduit l’odorat hypothétique qu’ils devraient générer. On pense que cela fournira une base de données précieuse qui devrait aider à la recherche d’odeurs pour de nouveaux aliments, parfums, nettoyants et autres produits.
Science rapporte les impressionnantes percées de l’application de l’intelligence artificielle (IA) dans la reconnaissance des odeurs. En effet, grâce à l’utilisation du réseau neuronal, cette technologie a été capable de prédire les odeurs provenant des structures chimiques. Apparemment, cela permettrait d’accélérer la recherche de nouveaux produits de consommation ayant une meilleure odeur.
Selon Science, cette innovation permettrait de rendre la recherche olfactive – un domaine assez peu étudié par les neurobiologistes – comparable à celle sur la vision. Les experts notent que l’étude sur l’olfaction défie toute étude systématique, car l’odeur ne correspond pas exactement à la forme d’une molécule. En fait, des molécules de structure similaire peuvent avoir une odeur différente, tandis que des molécules différentes peuvent produire la même odeur. Cela contraste avec les propriétés quantifiables – telles que la longueur d’onde et la fréquence – qui sont associées à la recherche sur la vision et l’audition.
Dans ce contexte, il y a quelques années, les chercheurs se sont fixé l’objectif d’utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour prédire une odeur à partir de sa structure chimique. Bien que les résultats aient été au début mitigés, l’augmentation éventuelle du nombre de molécules odorantes bien caractérisées a permis aux chercheurs d’envisager une IA plus sophistiquée.
C’est précisément le travail accompli par Rick Gerkin, neuroscientifique à la société d’IA Osmo, qui, avec Alexander Wiltschko – d’abord chez Google Research et maintenant chez Osmo –, a saisi les structures et les descriptions d’odeurs de 5 000 molécules dans un outil d’IA. Les algorithmes ont alors appris à reconnaître des modèles dans les données d’entraînement, en corrélant l’odeur d’une molécule avec les caractéristiques de ses atomes constitutifs : leur identité, leur taille et leurs liaisons de connexion.
Selon les concepteurs, ce programme – que l’on appelle un réseau neuronal graphique – permettrait d’obtenir d’excellentes imitations des « nez » humains, du moins lorsqu’il s’agit d’odeurs simples. Lors de la phase des tests, des experts ont été convoqués pour renifler 400 flacons mystérieux et signaler quelles odeurs, parmi 55 odeurs différentes, ils avaient détectées dans chacun.
Au vu des variations des odeurs perçues d’une personne à l’autre, l’équipe d’experts a calculé les évaluations humaines moyennes pour les comparer aux prédictions du réseau. Dans plus de la moitié des cas, le réseau neuronal s’est rapproché de cette moyenne encore plus que n’importe quel individu du groupe.
Ce qui est intéressant à noter est que les experts ont généré 500 000 structures chimiques hypothétiques et que le réseau neuronal graphique a rapidement déduit l’odorat hypothétique qu’ils devraient générer. On pense que cela fournira une base de données précieuse qui devrait aider à la recherche d’odeurs pour de nouveaux aliments, parfums, nettoyants et autres produits.