2020年第31期，总第31期
随着谷歌、英特尔、IBM将目光聚集到用AI学习识别气味的领域上，“数字嗅觉”逐渐成为AI领域的一个“小热门”。
“数字嗅觉”的意思是通过数字捕捉气味，以及通过数字产生香气。
Aryballe作为这一领域的一家初创公司，成立6年来总融资额已经达到1700万欧元（合1920万美元）。
由曾负责阿里美妆板块市场推广的黄剑炜创立的中国品牌气味王国也在“数字嗅觉”这一领域做得风生水起。
“数字嗅觉”的市场前景如何？有哪些新的科研进展？本期科技头条为你一一解答。
“数字嗅觉”时代来临
除了Aryballe和气味王国这两家专注于“数字嗅觉”业务的初创公司，谷歌、英特尔等头部玩家近些年也开始踏足“数字嗅觉”领域。
谷歌在研究使用神经图形网络识别、预测气味。研究人员认为，分子识别的机器学习应用程序的进步，可以帮助人工智能像模仿视听觉一样预测气味。
这个团队的科学家在《arXiv》上发表的题为《机器学习气味：学习小分子的通用感知表示》的论文中写道，将原子视为节点，将化学键视为边缘，则可以将分子解释为图形。
类似于AI模仿视觉和听觉等其他感觉的方式，在这项研究中，气味小分子通过向量值的形式重复传递，最后将汇总代表整个分子的单个矢量作为已知分子的特征传递到网络中，因此无需手动操作就可以通过图形神经网络（GNN）实现直接预测单个分子的气味。
气味小分子的传递过程
图片来自36氪
小气味分子是香精的最基本组成部分，因此也代表了气味预测问题最简单的形式。但是每个分子可以用多种气味来描述，比如香兰素的味道可以被描述成甜味、香草味、奶油味和巧克力味。因为一些事物的某些气味成分比另一些更多，因此气味预测也是一个多标签分类的问题。
嗅觉深度学习的进展将会有助于发现新的合成增香剂，从而减少从天然作物中提取香料而造成的生态影响。
不止谷歌团队通过机器学习进军“数字嗅觉”，今年3月份，英特尔和康奈尔大学发表的一份联合文件也证明了英特尔在Loihi神经形态芯片（专用芯片）上成功设计了基于大脑嗅觉电路的神经网络机制算法，该算法赋予芯片在明显的噪声和遮盖情况下，学习和识别10种有害物质的能力。
Loihi是英特尔在2017年9月推出的自学习神经形态芯片，基于14nm的制程工艺，管芯尺寸60毫米，包含超过20亿个晶体管、13万个人工神经元和1.3亿个突触，以及三个用于编排的可管理Lakemont内核。
Loihi，英特尔的神经形态研究芯片
图片来自36氪
在Loihi上开发神经算法，就像是在模仿人闻到某种气味后大脑中发生的事。研究人员称，他们采用了一个由72个化学传感器活动组成的数据集，通过配置生物嗅觉的电路图来描述如何“教”Loihi闻味道。他们说他们的技术不会破坏芯片的气味记忆，并且与以往的传统方法相比，它的识别精度更高，这种级别的精度需要每级的训练样本数量多3000倍才能达到。
基于新的神经网络算法下的Loihi芯片电路板
图片来自36氪
英特尔神经形态计算实验室高级研究科学家纳比尔·伊玛姆（Nabil Imam）认为，这项研究将为神经形态系统铺平道路，该系统将可以诊断疾病、检测武器和爆炸物，及时发现麻醉剂、烟雾和一氧化碳之类的有害气味，并对它们进行甄别。
从目前的趋势来看，将嗅觉数字化已经逐渐从面向企业到面向个人，进而满足针对企业和个人更加定制化、个性化的需求。或许在不久的将来，数字嗅觉和味觉的地位也将像数字视听觉一样不可替代。
出品：中技所研究部
编辑：孙芸、刘德培
参考资料：哲学园、36氪、智东西、腾讯新闻、凤凰财经、中国经济周刊、中国青年报、搜狐新闻
封面图片来36氪
中技所科技头条
跟踪全球科技、产业前沿
为决策者提供有价值的信息
精彩回顾
科技头条 | 小米十周年，雷军的野心是星辰大海（内附演讲视频和全文）
科技头条 | TikTok屡遭不利，中国互联网公司出海路漫漫
科技头条 | “天问一号”火星探测器成功发射，开启全球深空探索新时代
