Machine Learning ajuda cientistas a descobrir método para criar novos cheiros

Investigadores japoneses recorreram à inteligência artificial para testar um novo método de descodificar a relação entre odores e sensações olfativas e encontraram forma de criar “receitas” para novos cheiros.

Spaniard Cristina Valdivia, 47, affected by smell loss due to Covid-19, uses her smell training test kit in Barcelona on September 30, 2021. - Cristina Valdivia caught the Covid-19 in March 2020, when the disease was still just a little-known virus. She lost her sense of smell for three months, and when it returned it was out of whack. There are at least half a million people in Spain who still can't smell and the only way to recover that sense is through "smell training", a long and slow process that involves sniffing different odours over a period of months to retrain the brain to recognise different smells. (Photo by Pau BARRENA / AFP) · AFP or licensors

Um grupo de investigadores japonês identificou um método que no futuro pode permitir criar novas fragrâncias e aromas feitos “à medida”, num processo que tira partido de tecnologias de inteligência artificial. Os investigadores da Tokyo Tech mostraram que através de técnicas de machine learning é possível identificar “a receita” necessária para criar novos cheiros, numa descoberta que pode ter aplicações na saúde, beleza, alimentação ou bem estar.

O novo método, descrito num artigo publicado na revista científica PLoS Onedes, permite fornecer previsões precisas das propriedades físico-químicas das misturas de odores, bem como os rácios de mistura necessários para a sua preparação, abrindo a porta à fabricação de novas fragrâncias.

O olfato é um dos cinco sentidos básicos das espécies animais. Em muitas espécies é crítico para encontrar comida, identificar situações de perigo ou escolher parceiros. Nos humanos os cheiros são detetados através de recetores nas células nervosas olfativas.

As sensações olfativas geradas por cada odor nas células nervosas estão associadas às suas características moleculares e propriedades físico-químicas e isso permite manipular odores para provocar a impressão olfativa pretendida. Os métodos atuais, até à data, só conseguiam “ativar” este processo num sentido e prever a impressão olfativa provocada por determinado odor, com base nas suas características físico-químicas.

Em vez de prever o cheiro a partir de dados moleculares, este novo método prevê características moleculares a partir da impressão odorífera, recorrendo à análise de dados do espectro de massa (técnica de análise de moléculas) e modelos de machine learning.

O modelo de machine learning usado foi o mesmo que tinha sido aplicado para chegar à sensação olfativa provocada por determinado odor, mas de forma inversa, o que permitiu à equipa identificar uma forma de trabalhar moléculas para, pelo menos teoricamente, criar receitas para novos aromas, a partir da combinação de diferentes odores.

“O nosso método de análise mostra que combinações de 59 ou 60 moléculas dão o mesmo espectro de massa que se obtém a partir da impressão de odor especificada. Com esta informação e a correcta proporção de mistura necessária para uma determinada impressão, poderíamos teoricamente preparar o aroma desejado", explica o professor Professor Takamichi Nakamoto, que lidera a investigação..