Google entraîne une Intelligence Artificielle à reconnaître les odeurs

 

Des chercheurs de Google Brain, un projet de recherche d’apprentissage profond conduit par Google,développent actuellement un réseau de neurones qui permettrait à une Intelligence Artificielle de reconnaitre les odeurs grâce à leurs molécules.

Pour le moment, aucun scientifique n’a encore jamais réussi à établir le lien existant entre la structure chimique d’une molécule et son odeur.
Si les résultats des études du géant de la Tech s’avéraient positifs, cela représenterait une véritable révolution dans le domaine de la science.

Retour sur ce projet dans notre article de la semaine.

 

Doter les machines d’un odorat !

 

Grâce à certains capteurs dédiés, certaines Intelligences Artificielles (IA) sont déjà capables de reconnaitre des couleurs et même des sons.

Mais cette fois-ci Google va plus loin en voulant intégrer les odeurs à la liste des compétences des IA.
C’est dans un article scientifique publié le 24 octobre dernier sur le plateforme Arxiv, un site de pré-publication de papiers scientifiques, et relayé par le site Engadget, que Google a dévoilé ses récents travaux sur le sujet.

Concrètement, les chercheurs de Google Brain développent un réseau de neurones qui serait capable d’identifier des odeurs et, à terme, de doter les machines d’un odorat !

Mais la tâche n’est pas si facile. En effet, malgré de nombreuses recherches sur le sujet, les scientifiques sont loin d’atteindre leur but.

Ils n’ont encore jamais réussi à établir le lien existant entre la structure chimique d’une molécule et son odeur. Si les résultats des études de Google s’avèrent positifs, cela représentera une avancée significative dans le domaine de la science.

5000 molécules utilisées par les parfumeurs traitées par l’équipe de Google Brain

 

Pour réaliser ses recherches et études, l’équipe de Google Brain a traité 5 000 molécules utilisées par les parfumeurs.
Ces molécules ont été annotées et rangées par les professionnels dans des différentes sections permettant leur identification comme « floral », « herbeux », « tropical ».

Deux tiers de ces molécules ont été utilisés pour entrainer l’IA via un réseau de neurones de type GNN (Graph Neural Network). Avec ce système de Machine Learning, l’IA s’entraine à détecter et analyser des données « non-rectangulaires » comme les structures chimiques, afin d’associer des molécules à un descriptif précis.

Le tiers restant des molécules a ensuite été utilisé pour tester l’Intelligence Artificielle.
Le but de la manoeuvre était de permettre à l’IA de trouver, parmi les connaissances que celle-ci avait assimilées avec les deux premiers tiers de la bibliothèque de molécules utilisées, les odeurs similaires.
Le tout basé sur l’odeur des molécules selon leur structure.

De premiers résultats encourageants…

 

Les résultats de ces tests ont été plutôt encourageants.

Le but des chercheurs n’est pas de recopier le système olfactif humain, qui reste trop complexe pour un système informatique, mais plutôt de réaliser une représentation classifiée qui mettrait en avant les proximités des molécules les unes en fonction des autres. “On peut passer de la rose à l’œuf pourri en ne modifiant qu’un atome”, pointe Alex Wiltschko, l’un des auteurs derrière l’étude.

Les chercheurs de la « Brain Team » explique dans leur article que la méthode d’identification qu’ils ont développé est supérieure à l’ensemble des solutions proposées jusqu’aujourd’hui.

Un des chercheurs de l’étude a précisé qu’il s’agissait d’un travail en cours et qu’il n’était donc pas encore parfaitement au point, mais il est clair que l’avancée de ce projet méritait d’être publiée dans un article afin de montrer que le projet allait dans la bonne direction.

Certains résultats sont cependant encore peu fiables. Google a admis que son IA distinguait encore mal les molécules chirales, c’est-à-dire qui possèdent les mêmes atomes et les mêmes liaisons mais qui restent différentes et possèdent des odeurs différentes.

Par exemple, le carvi et la menthe verte font parties de ces paires chirales difficiles à détecter pour une IA. L’IA peut également rencontrer des difficultés de perception face à des mélanges de parfums qui peuvent le perturber aux vues de leur complexité.

Même si le système doit encore être perfectionné, il permettra de proposer une base solide pour la suite des recherches et pourrait impacter différents domaines comme la nutrition humaine, la fabrication de parfums de synthèse, l’environnement et les neurosciences sensorielles.

Les chercheurs de la Brain Team de Google Research ne sont pas les seuls à s’intéresser à ce domaine. Cette année, l’apprentissage automatique, utilisé dans le domaine olfactif, adéjà permis à des scientifiques de recréer l’odeur d’une fleur disparue.
Le groupe IBM travaille également sur le sujet pour générer des parfums via une Intelligence Artificielle.

Ce qui est sûr c’est que les recherches concernant le domaine complexe olfactif et sa reconnaissance par Intelligence Artificielle n’en sont qu’à leurs prémices et risquent de faire beaucoup parler dans les années à venir.

 

 

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