Les scientifiques se disputent depuis longtemps sur la façon dont les récepteurs du corps humain nous permettent de percevoir un large éventail d'odeurs et de leur donner l'une ou l'autre description. Dans le but de résoudre ce problème, des équipes d'ingénieurs du monde entier ont été invitées à créer une IA capable de percevoir les odeurs aussi bien que les humains.
Prédire la couleur n'est pas si difficile: par exemple, si une onde lumineuse atteint 510 nm, la plupart des gens diront qu'elle est verte. Mais il est beaucoup plus difficile de déterminer l'odeur d'une molécule particulière. 22 équipes de scientifiques ont créé un ensemble d'algorithmes permettant de prédire les odeurs de diverses molécules en fonction de leur structure chimique. La gamme complète des utilisations pratiques du programme reste à déterminer, mais les développeurs espèrent que, tout d'abord, il aidera les parfumeurs, les pharmaciens et les travailleurs de l'alimentation à développer de nouvelles combinaisons uniques d'odeurs.
Le travail a commencé par une étude récente de Leslie Vosshall et de ses collègues de l'Université Rockefeller de New York, dans laquelle 49 volontaires ont été invités à deviner 467 odeurs. Un système de comparaison de 19 modèles de base a été développé pour chacun d'eux: les sujets ont indiqué si l'odeur était similaire à celle du poisson ou de l'ail, ont évalué l'intensité et l'agrément individuel de l'arôme. En conséquence, un catalogue a été créé, numérotant plus d'un million de cellules, qui caractérisent certaines molécules odorantes.
Lorsque le biologiste informatique Pablo Meyer a découvert cela, il a immédiatement vu dans l'étude une opportunité de tester si un système informatique pouvait prédire comment les gens jugeraient les odeurs. Malgré le fait que les chercheurs ont découvert environ 400 récepteurs d'odeurs dans le corps humain, la façon dont ils fonctionnent exactement ensemble reste un mystère pour les scientifiques afin qu'une personne puisse distinguer même les nuances subtiles d'odeurs. En 2015, Meyer et ses collègues ont lancé le DREAM Olfaction Prediction Challenge. Les participants au concours ont eu à leur disposition les mêmes tableaux de cotation des volontaires décrivant les odeurs, ainsi que la structure chimique des molécules qui les produisent. En outre, le participant a fourni une base de données de 4800 descriptions pour chaque molécule individuelle - ses atomes, leur disposition mutuelle, la géométrie générale,ce qui a finalement représenté environ 2 millions de points de données. Finalement, les données devraient être utilisées pour entraîner les programmes informatiques à reconnaître les odeurs sur la base d'informations structurelles.
La compétition a réuni 22 équipes du monde entier, et bien que beaucoup aient bien réussi, deux équipes méritent d'être soulignées. L'équipe du Michigan, dirigée par Ian Phan Guang, était la meilleure pour prédire les odeurs d'articles individuels. Une autre équipe de l'Université de l'Arizona, dirigée par Richard Guerkin, a été la meilleure pour la formation du programme à l'évaluation moyenne des odeurs dans l'échantillon. Meyer rapporte cela dans un article publié dans la revue Science.
Bien sûr, de nombreux scientifiques sont sceptiques quant aux développements, affirmant que le travail effectué, bien qu'il apporte une contribution significative à la science, reste une sélection plutôt primitive, et 19 éléments descriptifs pour l'ensemble du spectre des odeurs dans la nature sont clairement très, très peu nombreux. Des études alternatives avec des volontaires ont utilisé 80 ou plus de ces critères pour évaluer verbalement différentes odeurs. On ne sait pas si l'algorithme existant sera capable de prédire correctement l'évaluation des odeurs s'il doit traiter un tel éventail d'informations. Ainsi, aujourd'hui, la perception des odeurs reste un mystère tant pour les médecins que pour les ingénieurs.
