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La inteligencia artificial tiene una nariz

01.03.2017

Los científicos han discutido durante mucho tiempo acerca de cómo exactamente los receptores del cuerpo humano nos permiten percibir una amplia gama de olores y darles ciertas descripciones. En un intento por resolver este problema, se pidió a equipos de ingenieros de todo el mundo que crearan una IA que pudiera percibir olores tan bien como los humanos.

Predecir el color no es tan difícil: por ejemplo, si una onda de luz alcanza una longitud de onda de 510 nm, la mayoría de la gente dirá que es verde. Pero averiguar cómo huele una molécula en particular es mucho más difícil. 22 equipos de científicos han creado un conjunto de algoritmos que pueden predecir el olor de varias moléculas en función de su estructura química. Queda por ver la gama completa de aplicaciones prácticas del programa, pero los desarrolladores esperan que, en primer lugar, ayude a los perfumistas, farmacéuticos y trabajadores de la alimentación a desarrollar combinaciones de olores nuevas y únicas.

El trabajo comenzó con un estudio reciente de Leslie Vosshull y colegas de la Universidad Rockefeller de Nueva York, en el que 49 voluntarios tuvieron que adivinar el olor de 467 odorantes. Para cada uno de ellos, se desarrolló un sistema de comparación de 19 patrones básicos: los sujetos decían si el olor era similar al del pescado o al del ajo, evaluaban la intensidad y el agrado individual del aroma. Como resultado, se creó un catálogo con más de un millón de celdas que caracterizan ciertas moléculas olorosas.

Cuando el biólogo computacional Pablo Meyer se enteró de esto, inmediatamente vio el estudio como una oportunidad para probar si un sistema informático podía predecir cómo las personas evaluarían los olores. A pesar de que los investigadores han descubierto alrededor de 400 receptores de olores en el cuerpo humano, sigue siendo un misterio para los científicos cómo trabajan juntos exactamente para que una persona pueda distinguir incluso los matices más sutiles de los olores.

En 2015, Meyer y sus colegas lanzaron el DREAM Olfaction Prediction Challenge. Los participantes de la competencia tuvieron a su disposición las mismas tablas de calificación de voluntarios que describen los olores, junto con la estructura química de las moléculas que los producen. Además, a los participantes se les proporcionó una base de datos de 4800 descripciones para cada molécula individual: sus átomos, su posición relativa, geometría general, que finalmente ascendió a alrededor de 2 millones de puntos de datos. En última instancia, los datos deben usarse para entrenar programas de computadora para reconocer olores basados ​​en información estructural.

Veintidós equipos de todo el mundo participaron en la competencia y, aunque muchos hicieron un buen trabajo, dos equipos se destacan en particular. El equipo del estado de Michigan, dirigido por Yang Fang Guang, fue el mejor en idear un algoritmo para predecir el olor de las cosas individuales. Otro equipo de la Universidad de Arizona, dirigido por Richard Gerkin, fue el mejor en entrenar el programa para promediar las calificaciones de olor en toda la muestra. Meyer informa esto en un artículo publicado en la revista Science.

Por supuesto, muchos científicos son escépticos acerca de los desarrollos, diciendo que el trabajo realizado, aunque hace una contribución significativa a la ciencia, es todavía una selección bastante primitiva, y 19 elementos descriptivos para todo el espectro de olores en la naturaleza son claramente muy, muy pocos.

Los estudios alternativos con voluntarios utilizaron 80 o más de estos criterios para evaluar verbalmente diferentes olores. No está claro si el algoritmo existente podrá predecir correctamente la puntuación del olor si tiene que enfrentarse a tal variedad de información. Así, hasta la fecha, la percepción de los olores sigue siendo un misterio tanto para médicos como para ingenieros.

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El atractivo de los hombres cariñosos. 14.04.2024

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Antivitaminas en lugar de antibióticos. 13.04.2024

El problema de la resistencia bacteriana a los antibióticos es cada vez más grave y supone una amenaza para el tratamiento eficaz de las infecciones. Ante esto, los investigadores están buscando nuevas formas de combatir las superbacterias. Una de las direcciones prometedoras es el uso de antivitaminas que pueden tener un efecto antibacteriano. Las antivitaminas, aunque se conocen como lo opuesto a las vitaminas, han demostrado ser una herramienta prometedora en la lucha contra la resistencia bacteriana a los antibióticos. Un estudio realizado por científicos de la Universidad de Göttingen en Alemania confirmó su potencial para crear nuevos fármacos para combatir infecciones peligrosas. Con el aumento de superbacterias resistentes a los antibióticos, es necesario encontrar tratamientos alternativos. Las antivitaminas son moléculas similares a las vitaminas, pero capaces de inhibir la actividad bacteriana sin dañar el cuerpo humano. Por el momento, la ciencia sólo conoce tres antivitaminas: la rosa ... >>

Noticias aleatorias del Archivo

Ciervos de Kamchatka recibieron microchip 07.12.2013

Por primera vez en Rusia, la identificación electrónica masiva de renos tuvo lugar en el distrito de Bystrinsky del territorio de Kamchatka en la sociedad de cría y caza de renos "Olenevod", informa el servicio de prensa del gobierno regional. En unos pocos días, 1094 incluso ciervos fueron "astillados". La identificación electrónica de prueba se llevó a cabo por las fuerzas y a expensas de ISBC. Si la experiencia es exitosa, entonces se continuará con el trabajo.

“Estamos planeando “cortar chips” a toda la población de renos en Kamchatka”, dijo el Ministro de Agricultura, Alimentos e Industria de Procesamiento del Territorio de Kamchatka, Alexander Kucherenko.

"Ahora todos los renos han sido astillados”, dijo Igor Solodyakov, director de Olenevod LLC. "Ahora conocemos a cada uno, podemos darle un apodo. Conoceremos su movimiento, toda su historia".

"Chipping" es la identificación de un animal de granja, que luego permite mediante un escáner leer información sobre el animal, rastrear su historial y, como resultado, construir un trabajo de cría.

“Tal vez las mujeres que tenemos hoy son superiores en algunos aspectos a los animales que hay en los países escandinavos, por ejemplo”, dijo Natalya Sin, jefa de la institución estatal estatal regional para el trabajo de cría, “pero no pudimos confirmarlo, ya que el reproducción "No teníamos registros. La identificación electrónica de los registros de animales es nuestro sueño. Ahora podemos seleccionar completamente los animales".

En 2014, continuará el trabajo sobre la identificación electrónica de renos en el Territorio de Kamchatka. En total, hay unas 40 mil cabezas de venado en la región.

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