ИИ научился видеть запахи: учёные показали, как работает человеческий нос в цифре
Японские учёные из Национального института материаловедения сделали то, что раньше казалось невозможным — визуализировали процесс распознавания запахов. С помощью объяснимого искусственного интеллекта (Explainable AI) они показали, как именно сенсоры различают молекулы, отвечающие за аромат. Это открытие может ускорить развитие технологий искусственного обоняния и изменить подход к созданию электронных "носов".
Как работает искусственный нос
Технологии искусственного обоняния основаны на химических сенсорах, которые имитируют работу человеческого носа. Они улавливают молекулы пахучих веществ и преобразуют их в цифровые сигналы, анализируемые алгоритмами.
Однако такие устройства пока далеки от совершенства — они теряют слабые запахи, плохо различают похожие соединения и часто дают ложные результаты. Чтобы понять, как улучшить чувствительность и точность, японские исследователи применили новый подход — объяснимый ИИ, способный не только классифицировать запахи, но и показывать, на каких данных основано решение.
"Теперь мы можем буквально увидеть, как сенсор "чувствует” запах, и понять, какие молекулы играют ключевую роль в его восприятии", — отметили авторы проекта.
Эксперимент: от запаха к визуализации
Учёные протестировали 94 различные молекулы на сенсоре мембранного типа, оснащённом 14 видами рецепторных материалов. Каждый из этих материалов реагировал на определённый класс соединений — от простых альдегидов до сложных ароматических структур.
После сбора данных система объяснимого ИИ визуализировала процесс взаимодействия молекул и рецепторов, показав, какие именно сигналы позволяют сенсору отличить один запах от другого.
| Этап эксперимента | Процесс | Результат |
| Подготовка сенсора | Использованы 14 видов материалов | Разнообразие чувствительных рецепторов |
| Тестирование молекул | 94 пахучие соединения | Определены зоны активной реакции |
| Применение ИИ | Обработка и визуализация данных | Понимание механизма распознавания |
| Анализ результатов | Сопоставление молекул и рецепторов | Улучшение точности сенсора |
Оказалось, что решающее значение имеет сочетание конкретных рецепторов и молекул. Например, материалы, содержащие ароматические кольца, лучше распознают такие же ароматические соединения — аналогично тому, как человеческий нос точнее реагирует на знакомые по структуре запахи.
Объяснимый ИИ: от "чёрного ящика” к науке
Раньше системы искусственного обоняния работали как "чёрный ящик": они выдавали результат, но не объясняли, почему именно этот запах был распознан. Объяснимый ИИ (Explainable AI, XAI) изменил ситуацию.
Новая система не только анализирует данные, но и строит наглядные карты взаимодействия, показывая, какие параметры сигнала сыграли решающую роль. Это даёт возможность осознанно подбирать состав сенсора и прогнозировать, как он поведёт себя при разных типах запахов.
| Принцип | Обычный ИИ | Объяснимый ИИ |
| Метод работы | Выдаёт результат без объяснений | Показывает логику и структуру решения |
| Применение в сенсорах | Ограничено из-за непредсказуемости | Позволяет оптимизировать материалы |
| Результат | "Чёрный ящик" | "Прозрачная модель восприятия запаха" |
"Теперь мы можем выбирать материалы сенсоров так же осознанно, как дизайнер выбирает краски для картины", — пояснили разработчики.
Новые возможности для науки и медицины
Создание визуальной модели обоняния открывает путь к созданию сенсоров нового поколения, которые смогут "чувствовать" запахи так же тонко, как человек. Потенциальные применения обширны:
-
Контроль качества воздуха - обнаружение утечек газа, дыма, токсичных соединений.
-
Медицинская диагностика - анализ запаха дыхания для раннего выявления заболеваний (включая рак и диабет).
-
Пищевая промышленность - определение свежести продуктов и контроль ароматов при производстве.
-
Робототехника и безопасность - сенсоры, способные улавливать взрывчатые вещества и наркотики.
| Сфера применения | Задача | Пример использования |
| Медицина | Анализ дыхания | Диагностика рака лёгких |
| Промышленность | Контроль качества | Проверка продуктов и сырья |
| Экология | Мониторинг воздуха | Обнаружение загрязнений |
| Робототехника | Распознавание опасных веществ | Системы безопасности |
Как это приближает технологии к человеку
Человеческое обоняние — одна из самых сложных сенсорных систем. В носу человека работают сотни типов рецепторов, каждый из которых чувствителен к определённым молекулам. Искусственное обоняние пока не может достичь такого уровня, но новая методика визуализации запахов приближает технологии к этому идеалу.
Теперь инженеры могут конструировать электронные "носы" с предсказуемыми свойствами: выбирать нужные рецепторные материалы под конкретные молекулы и адаптировать их к условиям среды. Это делает возможным точное распознавание запахов даже при минимальной концентрации веществ.
"Мы впервые можем проектировать обонятельные сенсоры так же точно, как создаются оптические линзы или микрочипы", — заявили авторы исследования.
Итоги
Работа японских учёных стала важным шагом в развитии технологий искусственного обоняния. С помощью объяснимого искусственного интеллекта удалось визуализировать процесс восприятия запаха, понять, как молекулы взаимодействуют с материалами сенсора, и тем самым создать основу для проектирования устройств нового поколения.
Это открытие открывает дорогу к миру, где машины смогут "чувствовать" запахи — от аромата кофе до утечки газа, помогая человеку там, где его чувства бессильны.
Подписывайтесь на Экосевер
