La inteligencia artificial (IA) se está metiendo en el negocio de los olores. Investigadores de Google anunciaron que entrenaron un modelo de red neuronal impulsado por IA para “mapear” cómo la estructura de una molécula se correlaciona con su olor. Esto podría provocar una revolución en los ámbitos de los alimentos, la fragancia y, lo que nos interesa en esta sección: la salud.
Es decir, que para predecir la relación entre la estructura química y su olor, se propondría la utilización de un modelo denominado modelado cuantitativo de la relación estructura olor (QSOR). Así, el uso de redes neuronales gráficas de IA podría superar significativamente a los métodos anteriores de los expertos olfativos, según una publicación llamada “Aprendizaje automático para aromas: aprendizaje de representaciones perceptivas generalizadas de moléculas pequeñas”.
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El equipo de investigación se sirve de redes neuronales basadas en GRAFOS, (conjunto de objetos llamados vértices o nodos unidos por enlaces llamados aristas o arcos, que permiten representar relaciones binarias entre elementos de un conjunto). Así, este tipo de predicciones en el caso de las moléculas odoríferas ayudaría a resolver el problema de clasificación por las múltiples etiquetas que se necesitan para construir una fragancia.
Digamos, por ejemplo, que una empresa fabrica repelente de insectos. Los investigadores de Google descubrieron que al alimentar su red neuronal con datos sobre la efectividad de varias moléculas para repeler a los mosquitos, el modelo resultante puede predecir la repelencia de mosquitos de casi cualquier molécula.
Los seres humanos son capaces de oler a través de la activación de 400 tipos de receptores olfativos, expresados a través de un millón de neuronas sensoriales olfativas ubicadas en el techo de nuestras fosas nasales; esas moléculas microscópicas son procesadas por estos receptores en la nariz, que luego envían un mensaje a nuestro cerebro.
Los investigadores descubrieron que más de una docena de moléculas probadas demostraron repelencia al menos tan fuerte como el DEET, el ingrediente activo en la mayoría de los repelentes de insectos. Estas moléculas podrían formar la base para un aerosol menos costoso, más duradero y más seguro.
Los investigadores de Google dicen que el olfato es el más difícil de cuantificar en datos comprensibles por máquina, y estuvieron trabajando durante varios años para entrenar sus modelos de IA para predecir cómo olerán las moléculas mediante el análisis de su composición estructural.
Al alimentar la red con datos que contienen la composición de más de 5000 moléculas, junto con múltiples descriptores de olor para cada molécula, los investigadores pudieron crear lo que llaman un “mapa principal de olores”.
Cómo es el “mapa principal de olores”
El mapa identifica las relaciones de diferentes olores entre sí mediante el gráfico de miles de puntos de datos, cada uno representando la estructura de una molécula individual analizada por la red neuronal.
En la práctica, el mapa funciona de manera muy similar a una rueda de colores, con moléculas de estructura similar agrupadas muy juntas de la misma manera que colores similares como el rojo y el naranja se agruparían. Los investigadores encontraron que las moléculas cercanas tendían a tener las mismas descripciones de olores.
En una prueba en la que se pidió a los panelistas capacitados que identificaran los olores de 400 moléculas diferentes utilizando 55 etiquetas descriptivas, la red neuronal pudo predecir con precisión las respuestas de consenso del panel mucho mejor que cualquier panelista individual. La red neuronal también fue capaz de medir la fuerza de olores particulares.
Los investigadores dicen que el mapa generado por la IA les da la capacidad de predecir cómo olerán miles de millones de moléculas actualmente desconocidas, lo que podría tener “amplias aplicaciones al sabor y la fragancia y también para el monitoreo de la calidad ambiental y la detección de enfermedades humanas y animales”.
(*) La doctora Ana Cofré (M.N.117.124) es avezada en Patología de Olfato y Gusto. Docente de la materia Otorrinolaringología de la Facultad de Medicina de la UBA. Miembro de la Red Olfato Argentina. Está a cargo de la Dirección y Coordinación Médica de AROAST. Miembro Adherente del Capítulo de Olfato de la Federación Argentina de Sociedades de Otorrinolaringología. Miembro Activo de Sociedad Argentina de Rinoplastia Estética y Funcional. Miembro de la Sociedad Española de Otorrinolaringología. Miembro titular de la Asociación de Asma, Alergia e Inmunología de Buenos Aires.
