IBM Research совместно с производителем ароматизаторов и отдушек Symrise представили Phylira — алгоритм, который подбирает новые комбинации ароматов для создания парфюма. Сейчас алгоритм уже используют для создания двух ароматов бразильской марки O Boticário: они поступят в продажу в середине следующего года, сообщается на сайте IBM.
Для создания парфюмерии используются несколько душистых веществ (эфирных масел), имитирующих запах растений, цветов, корней и плодов. В зависимости от вида парфюма (чистый парфюм, одеколон или туалетная вода) их концентрация может варьироваться от одного до тридцати процентов от общего объема. Вещества в основе аромата формируют сразу несколько уровней, или нот, за счет чего характер аромата меняется с течением времени. Начальная нота сохраняется в течение первых десяти минут, поэтому ее составляют быстро испаряющиеся ароматные вещества, например, цитрусовые. Последняя, базовая нота, напротив, сохраняет аромат в течение нескольких часов, из-за чего должна состоять из веществ с самым низким уровнем испарения.
Создание новых ароматов, поэтому, — процесс достаточно сложный, требующий парфюмерного мастерства и долгого поиска новых композиций. Специалисты из IBM Research решили доверить это искусственному интеллекту. Созданный ими алгоритм создает новые комбинации для каждой ноты аромата, ищет материалы, которые могут заменить тот или иной аромат, и затем анализирует, насколько приятным композиция будет для человеческого обоняния и похож ли аромат на уже доступную на рынке парфюмерию. Компания не раскрывает подробности о том, как именно устроен их алгоритм и как он обучался: предполагается, что разработчики использовали данные об оценке людей определенных комбинаций и данные о том, насколько одно эфирное масло похоже по структуре и аромату на другое — его заменитель. Кроме того, можно также предположить, что исследователи собрали и базу данных уже существующих ароматов.
Алгоритм назвали в честь океаниды Филиры (персонажа греческой мифологии): по некоторым данным она была покровительницей благовоний. Он уже использовался для производства двух ароматов бразильской марки O Boticário. Тем не менее, исследователи уточняют, что не весь процесс был полностью под контролем алгоритма: в создании ароматов участвовал парфюмер из Symrise, который убедился в том, что скорость испарения всех выбранных веществ соответствует нотам аромата.
Предполагается, что в будущем такой алгоритм может быть использован и для создания других продуктов, например, строительных материалов.
В 2016 году парфюмеры из компании The Aroma Company создали аромат на основе запаха кометы Чурумова — Герасименко. Парфюм не самый приятный: его ноты, в основном, состоят из сероводорода, аммиака и цианистого водорода.
Елизавета Ивтушок
Ученые нашли его с помощью машинного обучения и использовали в скрининговом тесте
Дэниел Ю (Daniel Yoo) из Датского технологического университета и его коллеги из Италии и США разработали тест на основе алгоритмов машинного обучения для оценки пользователем своего риска развития сахарного преддиабета и диабета. Одним из маркеров риска в нем служит длина бедра. Исследователи использовали данные почти 17,5 тысячи человек из когорты NHANES за 1988–2018 годы. Ключевые предикторы преддиабета и диабета (уровень глюкозы натощак 5,6 и выше миллимоль на литр, уровень гликированного гемоглобина 5,7 и более процентов) идентифицировали среди почти 3700 параметров с помощью алгоритма Boruta. С использованием мультимодальных данных создали несколько алгоритмов машинного обучения и сравнили их между собой, наилучшую нейросетевую модель использовали для теста MEDWACS (Machineborne Early Diabetic Warning And Control System, машинная система раннего предупреждения и контроля диабета). Отчет о работе опубликован в Journal of Clinical Epidemiology.