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Google Research子公司Osmo开发基于GNN的气味分析AI

释放双眼,带上耳机,听听看~!
最近,Google Research的子公司Osmo基于图神经网络(GNN)开发了气味分析AI,可以根据化学分子的结构对气味进行预测。该模型在气味预测中优于人类,有望为感知觉研究提供新方法。

内容一览:气味总是萦绕我们身边。然而,我们却很难对气味准确描述。最近,Google Research 的子公司 Osmo基于图神经网络,开发了气味分析 AI。它可以根据化学分子的结构,对分子的气味进行预测。基于这一AI,研究人员绘制出了主气味谱图,建立了化学结构与气味之间的映射,有望为感知觉研究提供新方法。
关键词:气味分析   GNN   气味谱图

作者 | 雪菜

编辑 | 三羊

本文首发于 HyperAI 超神经微信公众平台~

神经科学研究的一项基本问题,是将外部刺激的物理特性映射到感知觉中。

视觉中,颜色是波长的映射。听觉中,音调是频率的映射。但在嗅觉中,气味与物质之间的映射却很难建立。

目前,我们只能提取出一些基本的气味,绘制出气味轮 (fragrance wheel),再用这些基本气味组成更复杂的气味。

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图 1:气味轮示意图

然而,这种粗略的分类很难用于科学研究。虽然已有气味传感器等技术用于气味的监测,但这些传感器仍只能识别特定气味。现有的气味鉴定很多时候仍需要气味评价员的参与,这一过程耗时长,且可重复性差。

近期,Google Research 的分支 Osmo 公司基于图神经网络 (GNN) 开发了一种气味分析 AI。它可以根据化学分子的结构,对该分子的气味进行描述。 这一模型在 53% 的化学分子、55% 的气味描述词判断中优于人类。最终,研究人员利用这一模型绘制出了主气味谱图 POM (Principle Odor Map)。 这一成果已发表于《Science》。

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相关研究已发表于《Science》

论文链接:

www.science.org/doi/full/10…

实验过程

GNN 模型在多个架构中表现稳定

气味本质上是人们对于空气中化学分子的感应。因此,化学分子的结构会对气味产生影响。 在 GNN 中,化学分子的结构被分析整合,形成了一张代表整个分子的图表。

分子结构输入到模型中后,GNN 会优化不同化学结构在特定气味中的权重,最后通过预测层对分子的气味进行判断,输出对应的气味描述词。

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图 2:GNN 模型示意图

结合 Good Scents 和 Leffingwell & Associates 数据库 (GS-LF 数据库),研究人员挑选出了 5,000 种分子作为模型的数据库。每种分子可以由多个气味描述,如奶酪味、果香味等。

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图 3:GS-LF 数据库中的部分分子

随后,将 GS-LF 数据库按照 8 : 2 的比例划分为训练集和测试集,训练集被进一步划分为五个交叉验证的子集。

使用贝叶斯优化算法对数据进行交叉验证,并对 GNN 模型的超参数进行优化。优化完成后,GNN 模型在多个架构中表现稳定,交叉验证集中 AUROC 最高为 0.89。

GNN 模型在气味预测中优于人类

为验证模型对其他分子的分辨能力,研究人员对 GNN 模型和人类组进行了气味测试。

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图 4:不同模型对于 2,3-二氢苯并呋喃-5-甲醛气味的判断

A:GNN 模型;

B:RF 模型;

C:人类组;

D:不同评价员对 2,3-二氢苯并呋喃-5-甲醛气味的评价。

对于 53% 的分子,GNN 模型的气味预测结果优于人类组的中位数。而目前最先进的算法,基于计数摩根指纹法 (cFP, count-based fingerprint) 的随机森林模型 (RF),仅在 41% 的分子气味预测中优于人类组。

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图 5:不同模型的预测结果与人类组平均值的相关性

随后,研究人员将 GNN 模型的预测结果按气味描述词分类。除麝香外,GNN 模型对分子气味的预测结果均在人类组的误差分布中,且在 30 个气味描述词的预测结果中优于人类组中位数。

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图 6:GNN 模型、RF 模型和人类组对不同分子的判断结果

GNN 模型的预测结果会受到分子的结构影响, 因此对于含硫基的大蒜味和含胺的鱼腥味,GNN 模型有着较高的预测准确率。而麝香至少包含五种不同的结构,大环、多环、硝基、甾体和直链,因此 GNN 模型的预测结果最差。

而人类组的表现则会受到熟悉度的影响。 他们对坚果、大蒜、干酪等常规的食物香味判断较为一致,而在麝香和干草味上分歧较大。

同时,描述词在训练集中的数量也会影响 GNN 模型对某一气味的预测。 出现次数够多时,GNN 模型可以对复杂的结构进行较准确的预测,如果香、花香和甜味。

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图 7:训练数据对 GNN 模型预测结果与人类组平均值相关性的影响

然而,对于出现次数较少的味道,GNN 模型的正确率两极分化。对于鱼腥味、薄荷和樟脑的预测正确率较高,但对臭氧、醋酸味和发酵的味道判断较差。

GNN 模型绘制主气味谱图 GNN 模型的性能进行验证后,研究人员进一步将其用在了不同嗅觉任务中。

首先,他们测试了模型对结构相似的分子的判断能力。模型已知一种分子的气味后,需要对结构相似、气味不同和结构不同、气味相似分子的气味进行判断。对于这种反常的结构-气味关系,GNN 模型有 50% 的判断正确率,而 RF 模型仅有 19%。

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图 8:一组结构或气味与已知分子接近的「三胞胎」

在获得了稳定的结构-气味关系之后,研究人员开始尝试绘制大规模的气味谱图。他们完成了约 500,000 种分子的主气味谱图 (POM)。 这些分子在科研领域尚不为人知,甚至绝大多数未被合成出来。

然而它们在谱图中的位置可以直接被 GNN 模型计算出来,因此可以绘制出很大规模的气味谱图。如果让一名训练过的人类评价员对这些分子的气味进行评估,大概需要连续工作 70 年。

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图 9:主气味谱图

图中,每个分子气味的坐标由 GNN 模型确定,其颜色的 RGB 值对应其在预测气味矩阵中前三个维度的坐标。

普鲁斯特效应:嗅觉与记忆的联动

当我们闻到特定气味时,就会想起曾经的记忆,气味会使这一记忆更加形象、更富情感。 作家马塞尔·普鲁斯特在《追忆似水年华》中提到,叙述者闻到浸在茶水中的玛德莱娜蛋糕的味道时,「往事浮上心头」。因此,这一现象也被称为普鲁斯特效应。

嗅觉与记忆在神经系统中的联系较其他感知觉更为密切。它是唯一一个直接与情感脑区、记忆脑区直接相连的感觉系统。 嗅觉细胞被激活后,神经冲动会直接传递到梨状皮层。这一脑区包括负责恐惧和其他情感的杏仁核和负责记忆的海马旁回。

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图 10:嗅觉环路的组成

Primary olfactory cortex:初级嗅皮层;

Amygadala:杏仁核;

Hippocampus:海马。

正是因为嗅觉与记忆、情感之间有着如此密切的联系,香水成了人们外出会面的必备品。也许对方再次见到你已经叫不出你的名字,但闻到这个味道,他一定会想起与你相见的那个情景。

借助 AI,人们对于分子结构与气味之间的联系有了更深入的了解。 也许有一天,我们真的能调配出自己最熟悉的味道。打开瓶盖,就能搭乘时光机器,让记忆回到过去。

参考链接:

[1] perfumersupplyhouse.com/2014/01/09/…

[2] www.slideserve.com/cora-schroe…

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