Os cientistas há muito debatem como exatamente os receptores do corpo humano nos permitem perceber uma ampla gama de odores e dar-lhes uma ou outra descrição. Em um esforço para resolver esse problema, equipes de engenheiros de todo o mundo foram solicitadas a criar IA que pudesse perceber odores tão bem quanto os humanos.
Prever a cor não é tão difícil: por exemplo, se uma onda de luz atingir 510 nm, a maioria das pessoas dirá que ela é verde. Mas descobrir o cheiro de uma determinada molécula é muito mais difícil. 22 equipes de cientistas criaram um conjunto de algoritmos que podem prever os odores de várias moléculas com base em sua estrutura química. A gama completa de utilizações práticas do programa ainda está por ser determinada, mas os desenvolvedores esperam que, em primeiro lugar, ele ajude perfumistas, farmacêuticos e trabalhadores do setor alimentício a desenvolver novas e únicas combinações de cheiros.
O trabalho começou com um estudo recente de Leslie Vosshall e colegas da Universidade Rockefeller em Nova York, no qual 49 voluntários foram convidados a adivinhar 467 odores. Para cada um deles, foi desenvolvido um sistema de comparação composto por 19 padrões básicos: os sujeitos disseram se o cheiro era semelhante ao de peixe ou alho, avaliaram a intensidade e a agradabilidade individual do aroma. Como resultado, foi criado um catálogo, com mais de um milhão de células, que caracterizam certas moléculas odoríferas.
Quando o biólogo computacional Pablo Meyer descobriu isso, ele imediatamente viu o estudo como uma oportunidade para testar se um sistema de computador poderia prever como as pessoas julgariam odores. Apesar do fato de os pesquisadores terem descoberto cerca de 400 receptores de odores no corpo humano, permanece um mistério para os cientistas como exatamente eles trabalham juntos para que uma pessoa possa distinguir até mesmo tons sutis de odores. Em 2015, Meyer e seus colegas lançaram o DREAM Olfaction Prediction Challenge. Os participantes do concurso receberam à sua disposição as mesmas tabelas de classificação dos voluntários que descrevem os cheiros, juntamente com a estrutura química das moléculas que os produzem. Além disso, o participante forneceu um banco de dados de 4800 descrições para cada molécula - seus átomos, seu arranjo mútuo, geometria geral,que no final ascendeu a cerca de 2 milhões de pontos de dados. Eventualmente, os dados devem ser usados para treinar programas de computador para reconhecer odores com base em informações estruturais.
A competição contou com a presença de 22 equipes de todo o mundo e, embora muitas tenham se saído bem, duas seleções merecem destaque. A equipe de Michigan, liderada por Ian Phan Guang, foi a melhor em prever odores para itens individuais. Outra equipe da Universidade do Arizona, liderada por Richard Guerkin, foi a melhor no treinamento do programa para a classificação média de odores em toda a amostra. Meyer relata isso em um artigo publicado na revista Science.
Claro, muitos cientistas são céticos sobre os desenvolvimentos, dizendo que o trabalho realizado, embora dê uma contribuição significativa para a ciência, ainda é uma seleção bastante primitiva, e 19 elementos descritivos para todo o espectro de cheiros na natureza são claramente muito poucos. Estudos alternativos com voluntários usaram 80 ou mais desses critérios para avaliar verbalmente diferentes odores. Não está claro se o algoritmo existente será capaz de prever corretamente a avaliação do odor se tiver que lidar com tal conjunto de informações. Portanto, hoje, a percepção dos odores permanece um mistério para médicos e engenheiros.
