IA prevê cheiros de produtos químicos em suas estruturas

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Os humanos que foram ensinados a descrever odores específicos muitas vezes o faziam com menos precisão do que uma ferramenta de inteligência artificial recentemente desenvolvida. Crédito: Andia/Universal Images Group via Getty

Um sistema de inteligência artificial pode descrever o cheiro dos compostos simplesmente analisando suas estruturas moleculares – e suas descrições são muitas vezes semelhantes às de farejadores humanos treinados.

Os investigadores que conceberam o sistema utilizaram-no para listar odores, como “frutado” ou “gramado”, que correspondem a centenas de estruturas químicas. Este guia odorífero pode ajudar os pesquisadores a projetar novos aromas sintéticos e fornecer informações sobre como o cérebro humano interpreta o cheiro.

A pesquisa é relatada hoje na Science1.

Os cheiros são o único tipo de informação sensorial que vai diretamente do órgão sensorial – o nariz, neste caso – para a memória do cérebro e para os centros emocionais; os outros tipos de estímulos sensoriais passam primeiro por outras regiões do cérebro. Esta rota direta explica por que os aromas podem evocar memórias específicas e intensas.

“Há algo especial no cheiro”, diz o neurobiólogo Alexander Wiltschko. Sua empresa iniciante, Osmo, em Cambridge, Massachusetts, é um spin-off da Google Research que está tentando projetar novas moléculas fedorentas, ou odorantes.

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Para explorar a associação entre a estrutura de um produto químico e o seu odor, Wiltschko e a sua equipa da Osmo conceberam um tipo de sistema de inteligência artificial (IA) denominado rede neural, que pode atribuir uma ou mais de 55 palavras descritivas, como peixe ou vinho, a um odorante. A equipe orientou a IA a descrever o aroma de cerca de 5.000 odorantes. A IA também analisou a estrutura química de cada odor para determinar a relação entre estrutura e aroma.

O sistema identificou cerca de 250 correlações entre padrões específicos na estrutura de um produto químico com um cheiro específico. Os pesquisadores combinaram essas correlações em um mapa de odor principal (POM) que a IA poderia consultar quando solicitada a prever o cheiro de uma nova molécula.

Para testar o POM contra narizes humanos, os pesquisadores treinaram 15 voluntários para associar cheiros específicos ao mesmo conjunto de palavras descritivas usadas pela IA. Em seguida, os autores coletaram centenas de odorantes que não existem na natureza, mas são familiares o suficiente para serem descritos pelas pessoas. Eles pediram aos voluntários humanos que descrevessem 323 delas e pediram à IA que previsse o cheiro de cada nova molécula com base na sua estrutura química. A estimativa da IA ​​tendia a estar muito próxima da resposta média dada pelos humanos – muitas vezes mais próxima do que a estimativa de qualquer indivíduo.

“É um bom avanço usar o aprendizado de máquina”, diz Stuart Firestein, neurocientista da Universidade Columbia, na cidade de Nova York. Ele afirma que o POM poderia ser uma ferramenta de referência útil nas indústrias de alimentos e de produtos de limpeza, por exemplo.

Mas Firestein salienta que o POM não revela muito sobre a biologia por trás do sentido do olfato humano – como diferentes moléculas interagem com os aproximadamente 350 receptores de odor no nariz humano, por exemplo. “Eles têm o lado químico e o lado cerebral, mas ainda não sabemos nada sobre o meio”, diz ele.

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Pablo Meyer, biólogo de sistemas do IBM Center for Computational Health em Yorktown Heights, Nova York, elogia o uso da linguagem no artigo para vincular estruturas a cheiros subjetivos. Mas ele discorda que a média das respostas dos humanos seja a forma “correta” de descrever um cheiro. “O cheiro é algo pessoal”, diz ele. “Não creio que haja uma percepção correta de alguma coisa.”

O próximo passo, diz Wiltschko, é descobrir como os odorantes se combinam e competem entre si para criar o que o cérebro humano interpreta como um cheiro totalmente diferente daquele de cada um dos odorantes individuais. Meyer e Firestein dizem que isto será muito difícil: misturar apenas 100 moléculas em diferentes combinações de 10 produz 17 biliões de variações, e o número de combinações possíveis rapidamente se torna demasiado grande para ser analisado por um computador.