एक प्रमुख सफल नए अध्ययन में, संयुक्त राज्य अमेरिका में Google रिसर्च, मोनेल केमिकल सेंसेस सेंटर और यूनाइटेड किंगडम में यूनिवर्सिटी ऑफ़ रीडिंग के शोधकर्ताओं ने अन्य शोध संस्थानों के अलावा एक ऐसा उपकरण बनाया है जो केवल उनकी संरचना के आधार पर अणुओं की गंध विशेषताओं की भविष्यवाणी कर सकता है। यह उन अणुओं की पहचान कर सकता है जो अलग दिखते हैं लेकिन एक जैसी गंध लेते हैं, साथ ही ऐसे अणुओं की भी पहचान कर सकता है जो बहुत समान दिखते हैं लेकिन पूरी तरह से अलग गंध लेते हैं। निष्कर्ष 1 सितंबर, 2023 के साइंस के अंक में "एक प्रमुख गंध मानचित्र घ्राण धारणा में विविध कार्यों को एकीकृत करता है" शीर्षक के तहत प्रकाशित किए गए हैं।
यू.के. में रीडिंग विश्वविद्यालय की प्रो. जेन पार्कर कहती हैं, "दृश्य अध्ययनों के लिए तरंगदैर्घ्य और श्रवण अध्ययनों के लिए आवृत्तियाँ हैं, दोनों को उपकरणों से मापा और आकलित किया जा सकता है। लेकिन गंध के बारे में क्या? हमारे पास वर्तमान में किसी अणु की संरचना के आधार पर उसकी गंध को मापने या सटीक रूप से पूर्वानुमान लगाने का कोई तरीका नहीं है। आणविक संरचना के वर्तमान ज्ञान के आधार पर ऐसा किया जा सकता है, लेकिन अंततः ऐसे अनगिनत अपवादों का सामना करना पड़ेगा जहाँ गंध और संरचना मेल नहीं खाती। यह ठीक वही चुनौती है जिसका सामना पिछले घ्राण मॉडलों ने किया था। इस नए मशीन लर्निंग-जनरेटेड मॉडल का जादू यह है कि यह इन अपवादों में आणविक गंध का सही पूर्वानुमान लगाता है।"
नए अध्ययन में मशीन लर्निंग का उपयोग करके "गंध मानचित्र" बनाया गया है जो खाद्य और स्वाद उद्योगों में सिंथेटिक रसायनज्ञों के काम के लिए मूल्यवान हो सकता है। यह अधिक टिकाऊ स्वाद और सुगंध के विकास का रास्ता भी खोल सकता है।
प्रो. पार्कर ने कहा, "एक स्वाद रसायनज्ञ के रूप में, मैं कई वर्षों से घ्राण अनुसंधान में शामिल रहा हूँ, मुख्य रूप से सुगंध का वर्णन करने के लिए अपनी नाक पर निर्भर करता हूँ। यह गंध मानचित्र न केवल ज्ञात गंधकों पर लागू होता है, बल्कि बहुत समान संरचनाओं वाले गंधकों पर भी लागू होता है। यह विभिन्न आणविक विशेषताओं वाले बड़ी संख्या में असंबंधित अणुओं का वर्णन कर सकता है। खाद्य और स्वाद क्षेत्रों के वैज्ञानिकों के लिए, यह लाखों नहीं तो हज़ारों संभावित गंधकों का अप्रयुक्त स्रोत खोलता है।"
इस नए अध्ययन में, रीडिंग विश्वविद्यालय की भूमिका एआई का परीक्षण करने के लिए उपयोग किए गए नमूनों की शुद्धता का आकलन करना था। "हमने एआई मॉडल की भविष्यवाणियों का परीक्षण करने के लिए उपयोग किए गए यौगिकों की शुद्धता की पुष्टि की। गैस क्रोमैटोग्राफी हमें लक्ष्य अणुओं से ट्रेस अशुद्धियों को अलग करने की अनुमति देती है, इसलिए जैसे ही वे एक-एक करके उपकरण से बाहर निकलते हैं, हम सभी व्यक्तिगत अणुओं को सूँघ सकते हैं और यह निर्धारित कर सकते हैं कि किसी भी ट्रेस यौगिक की गंध लक्ष्य अणुओं की गंध को दबाती है (या छिपाती है)।"
"परीक्षण किए गए 50 नमूनों में से, हमें कुछ ऐसे मिले जिनमें अशुद्धियाँ काफी मात्रा में थीं। एक मामले में, जिस अशुद्धता की हमें गंध आ रही थी, वह लक्ष्य अणु को संश्लेषित करने के लिए इस्तेमाल किए गए अभिकर्मक का एक छोटा सा अवशेष था और जिसके कारण नमूने से एक विशिष्ट मक्खन जैसी गंध आ रही थी, जिसने उस गंधक को दबा दिया जिसमें हम वास्तव में रुचि रखते थे। इस मामले में, हम यह समझाने में सक्षम थे कि विशेषज्ञों के पैनल ने गंध को मलाईदार क्यों बताया, लेकिन यह AI मॉडल की भविष्यवाणियों से मेल नहीं खाता था, जबकि इस शुद्ध यौगिक का हमारा विवरण AI मॉडल की भविष्यवाणियों से मेल खाता था।"
छवि विज्ञान से, 2023, doi:10.1126/science.ade4401.
एक बार जब AI को डेटा के साथ प्रशिक्षित किया गया, तो नए यौगिकों की गंध की भविष्यवाणी करने की इसकी क्षमता उत्कृष्ट थी। अगर यह ठीक से काम करता है, तो इसे मानव विशेषज्ञों के पैनल की औसत गंध रेटिंग से मेल खाना चाहिए, जो कि उसने किया।
डॉ. पार्कर ने कहा, "सिंथेटिक रसायन विज्ञान के लिए एक उपकरण के रूप में, यह अमूल्य होगा। हम इसका उपयोग नई सुगंधों को खोजने के लिए कर सकते हैं। यह सुगंधों के लिए बड़ी संख्या में अणुओं की जांच करने की संभावना को खोलता है, ठीक उसी तरह जैसे दवा उद्योग नई दवाओं की जांच करता है।"
