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Science, R&D

Des chercheurs de Google apprennent à une IA à reconnaître les odeurs

Dans un article publié la semaine dernière, une équipe de Google Research explique comment elle a utilisé un apprentissage automatique pour entrainer une intelligence artificielle (IA) à prévoir « la relation entre la structure d’une molécule et son odeur », c’est-à-dire reconnaître différentes odeurs en fonction de la forme de la molécule.

Prédire la relation entre la structure d’une molécule et son odeur reste une tâche difficile. Cette problématique, appelée modélisation quantitative de la relation structure-odeur (QSOR), est un défi important en chimie, avec un fort impact potentiel sur la conception de parfums de synthèse, entre autres.

Une équipe de chercheurs de Google a récemment publié un article sur la...

Une équipe de chercheurs de Google a récemment publié un article sur la manière dont ils ont formé un réseau de neurones pour relier la structure d’une molécule à son odeur. (Photo : © grinvalds / Istock.com)

Un article publié le 23 octobre 2019 par une équipe de chercheurs de Google explique comment l’apprentissage automatique peut être utilisé pour trouver la relation - que les scientifiques tentent de quantifier depuis plus de 70 ans - entre l’odeur d’une molécule et sa structure.

Alors que les structures moléculaires peuvent donner aux scientifiques un aperçu de ce à quoi ressemble un objet ou du son qu’il produit, « prédire la relation entre la structure d’une molécule et son odeur reste une tâche difficile, vieille de plusieurs décennies ».

Ces scientifiques ont utilisé l’apprentissage automatique pour trouver cette relation quantitative sous-jacente d’une manière qui rappelle l’apprentissage en profondeur de la prédiction des caractéristiques visuelles et auditives.

À l’aide d’un ensemble de données de 5030 molécules étiquetées avec une description de leur odeur (fruit, pain, noix et fromage) par des experts olfactifs (notamment des parfumeurs professionnels), l’équipe a formé un réseau de neurones convolutifs pour relier cet étiquetage et la forme de la molécule. Les similitudes structurelles et formelles de parties ou de la totalité d’une molécule ont aidé ce réseau de neurones à identifier les zones responsables des nœuds de parfum.

Selon l’article, la possibilité d’utiliser le machine learning pour prédire les odeurs en fonction des structures moléculaires « contribuerait à la découverte de nouveaux parfums de synthèse », et ainsi permettre de réduire les prélèvements de produits naturels.

Les dernières tendances et innovations en parfumerie seront présentées jeudi 7 novembre 2019 lors du Fragrance Innovation Summit à Paris.

Programme et inscription : www.fragranceinnovation.com

Premium Beauty News avec AFP/Relaxnews

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