Нейросеть Google предсказала запах молекул по их структуре
Исследовательская лаборатория Google Research представила карту основных запахов (Principal Odor Map), с помощью которой по химической структуре молекуле можно определить ее запах. По словам авторов исследования, предсказания этой карты точнее, чем у аналогичных моделей. С помощью предложенного подхода ученые могут в том числе предсказывать запахи неизвестных молекул. О результатах исследования Google сообщает в своем блоге, препринт с результатами исследования опубликован на biorxiv.
Из скольких базовых компонент человеческий мозг складывает запах — до сих пор непонятно. Чтобы разобраться с числом основных запахов, ученые — математики, нейробиологи, химики и лингвисты — тем или иным способом пытаются связать химическую структуру молекулу с обонятельным перцептом (образом, который воспринимает мозг) и его словесным описанием. Сейчас считают, что этих запахов должно быть порядка десяти, но точное число неизвестно: уверенно ученые могут говорить, что размерность обонятельного пространства где-то между 6 и 30. Подробнее о методах определения обонятельного пространства читайте в нашем материале «Феноменология духа».
Чаще всего для выделения первичных запахов ученые используют методы сокращения размерности, выделяя из сложного многомерного пространства слов и химических формул только необходимые измерения, которых хватит для кодирования химического сигнала. Для этого используют методы многомерного шкалирования, определения главных компонент и нейросети. Задачу усложняет и то, что связь химической формулы и обонятельного перцепта не всегда взаимооднозначная. Один и рецептор может реагировать на множество молекул, а одна молекула — захватываться несколькими вариантами рецепторов. Из-за этого одно и то же вещество может пахнуть по-разному для разных людей, и даже у одного человека — вызывать сразу несколько обонятельных образов. Например, для описания запаха ванилина участники опросов используют не только слово ванильный, но также сладкий, сливочный, шоколадный и другие близкие характеристики.
Чтобы построить соответствие между химической структурой молекулы и ее запахом, необязательно точно знать минимальную размерность пространства, в котором они существуют. И для фундаментальных исследований, и для прикладных задач достаточно иметь надежный инструмент, который будет с высокой точностью предсказывать запах молекулы. Такую модель сделали с помощью нейросети ученые под руководством Александра Вилчко (Alexander B. Wiltschko) из исследовательской лаборатории Google — авторы построили