一批人工智能、生命价值科学和化学诸多方面的专家都在使用互联网公司图神经配图来识别分子、详细分析气味。这批专家建立统一的模型性能然而 互联网公司超越了目前已的所有内容形式互联网公司，该模型诞生于DREAM嗅觉详细分析挑战赛。
然而 专门研互联网公司究 员两个方面腾讯体育于谷歌、加拿大高等专门研究 所、多伦多矢量人工智能专门研究 所、多伦多这个大学和亚利桑那州立这个大学。然而 专门研究 人员我相信，日渐机器学习内容 在分子识别三大领域 应用综合水平 的显著综合水平 ，机器智能将也并且能以使用气味识别，仿佛更让人工智能模拟视觉、听觉等除此以外感知能力不强。除此以外，专门研究 人员都在尝试让机械臂相继显著成绩触觉。
一篇其他相关论文里写道：“深度学习内容 在嗅觉诸多方面显著显著成绩的进步，能帮助你看到旧的化学合成物，进而量减少必然作物的主要需求，显著综合水平 对生态整体环境的直接影响 。使用气味识别模型推导出分子结构，也并且能以帮助你我们要详细解释方式大脑嗅觉感知的运作借助。”
IBMResearch和香水除此以外公司Symrise都在尝试使用机器学习内容 来设计细节旧的味道浓郁。专门研究 员并表示图神经配图十分较为适合 结构-气味的量化间的模型（QSOR），后者也并且能以预分子特性（比如气味）和类簇分子在矢量空间提升里的间的。从两个诸多方面看，气味识别也并且能以当做了比如多标签的分类难题，专门研究 员称之为“嗅觉嵌入”，其中包括包括似于计算机将图像分解为红蓝绿三色。
专门研究 员在论文中详细解释道：“使用将原子视为节点，化学键视为边缘，我们要也并且能以把分子看成两个图像。我们要问题提出将图神经配图应用于QSOR模型，并借助嗅觉专家公司提供 的数据结果库佐证了它有性能远超现有时形式。详细分析佐证，图神经配图的详细分析嵌入也并且能以挖掘出分子结构和气味间的的潜在间的。”
然而 专门研究 人员借助数据结果库里5030份香水材料的分子数据结果训练别人的模型。每两个分子数据结果都让嗅觉专家贴上过标签，其中包括包括水果味、烤面包味等，并将之打乱。
为此加快嗅觉详细分析人工智能的进步，谷歌整体计划 在将来公开更多人其他相关的数据结果组。这诸多方面的专门研究 将也并且能以对气味使用数字化，帮助你我们看到更多人闻看不到的气味。
版权声明
本文仅代表作者观点，不代表本站立场。
本文系作者授权发表，未经许可，不得转载。