David Wiltschko, exempleado de Google, está llevando la inteligencia artificial al siguiente nivel con Osmo, un proyecto que busca dotar a las máquinas del sentido del olfato. Esta innovadora tecnología podría revolucionar desde la detección de enfermedades hasta la producción de perfumes y alimentos.
De los cinco sentidos humanos, la inteligencia artificial (IA) ha logrado imitar la vista y el oído de manera impresionante. Ahora, una startup emergente, Osmo, está dando un audaz paso adelante al intentar digitalizar el olfato. Fundada por Alex Wiltschko, ex científico de Google Research, Osmo busca transformar nuestra comprensión y uso del olfato a través de la tecnología de IA.
Wiltschko, que ha estado “obsesionado con el olfato” durante años, explica que su startup tiene como objetivo “mejorar la salud y la felicidad humanas” al dotar a las computadoras de la capacidad de procesar olores. Según el sitio web de la empresa, Osmo está diseñada para permitir que las máquinas “generen olores como generamos imágenes y sonidos”.
Durante su tiempo en Google Research, Wiltschko y su equipo lograron un gran avance en la predicción del olor de una molécula a partir de su estructura, utilizando redes neuronales gráficas. Este logro permite la creación de nuevas moléculas con aromas que no se habían olfateado antes, prediciéndolas con una precisión excepcional.
El sistema olfativo no se entiende tan bien como nuestros otros sentidos, pero eso se debe a que posiblemente sea más complejo, dice Joel Mainland, un neurocientífico olfativo del Monell Chemical Senses Center en Filadelfia, que colaboró con el equipo de olfato de Wiltschko en Google Research, pero no está involucrado en Osmo.
Wiltschko destaca la importancia de digitalizar el sentido del olfato para detectar enfermedades. El olfato humano Contiene información crucial que aún no puede ser interpretada por las computadoras. Con la tecnología de Osmo, se espera que las computadoras puedan “hablar el idioma del olfato” y utilizar estos datos para mejorar diagnósticos médicos.
El equipo de Google de Wiltschko trabajó para crear lo que ellos llaman un “mapa de olores”, una forma de categorizar los olores de manera que las moléculas que huelen de manera similar se agrupen. Pero en lugar de confiar en las narices humanas para hacer estas distinciones, utilizaron inteligencia artificial.
Comenzaron introduciendo en el software de aprendizaje automático un conjunto de datos de 5000 moléculas de olor disponibles en catálogos de fragancias, todos olores que se han utilizado habitualmente y están bien descritos. Por ejemplo, ¿el aroma es afrutado, mantecoso, amaderado? A partir de este conjunto de entrenamiento, el software comenzó a notar asociaciones entre la estructura química de cada molécula de olor y cómo la describiría un humano, creando un mapa de olores de alta dimensión que agrupaba las moléculas en función de estas características. “Parece un problema simple, pero pequeños cambios en la estructura de una molécula pueden hacer que deje de oler a rosas y se convierta en un olor a huevos podridos”, dice Wiltschko. Por ejemplo, los enlaces químicos o la cantidad de átomos de carbono en una molécula pueden afectar su olor.
Luego le dieron al software un conjunto de datos más misterioso para analizar: 400 moléculas que habían sido diseñadas por científicos pero que nunca se produjeron, por lo que sus olores permanecieron sin describir. Pidieron al modelo que predijera cómo olería cada molécula para las personas, basándose únicamente en su estructura.
Para comprobar si se cumplían bien estas predicciones, Mainland y sus compañeros de Monell pidieron a un panel de 15 voluntarios que olieran cada olor y le asignaran etiquetas: floral, mentolado, ahumado, etc. Los panelistas no siempre estaban de acuerdo entre sí; el olfato es más subjetivo que muchos otros sentidos. Pero en el 53 por ciento de los aromas, las predicciones del modelo se acercaban más al promedio del panel que a las de cualquier voluntario.
El equipo consideró que el sistema era un éxito, aunque tiene algunas limitaciones, dice Wiltschko. Por ejemplo, dos moléculas pueden ser imágenes especulares una de la otra pero oler diferente. “Los olores no siempre son radicalmente diferentes, pero sí sutilmente diferentes, y nuestra red neuronal es completamente ciega a eso”, dice.
El avance de Osmo en el campo de la IA y el olfato representa una revolución en la intersección entre tecnología y sentidos humanos, prometiendo aplicaciones significativas que podrían mejorar tanto la salud como la vida cotidiana.
Podrás encontrar más información en la página web del proyecto.
