Un gruppo di ricerca composto dal Monell Chemical Senses Center e la startup Osmo con sede a Cambridge, sta studiando la connessione tra le sostanze chimiche presenti nell’aria e la percezione degli odori nel cervello.
Un recente studio pubblicato sulla rivista Science ha scoperto che un modello di apprendimento automatico può descrivere l’odore delle diverse sostanze chimiche meglio di un essere umano.
“Il modello affronta le lacune di vecchia data nella nostra comprensione del senso dell’olfatto”, commenta il coautore principale della ricerca.
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Il compito principale era capire come le strutture molecolari fossero correlate alla percezione del loro odore. Il team ha creato un modello addestrato a correlare le descrizioni delle molecole degli odori alla loro struttura molecolare. Il modello è stato addestrato su un set di dati di 5.000 sostanze odorose conosciute.
Per testare le prestazioni del modello, i ricercatori hanno condotto una procedura chiamata di “test cieco”. I partecipanti all’esperimento hanno descritto nuove molecole e poi le loro risposte sono state confrontate con le descrizioni del modello. Di conseguenza, il modello ha sovraperformato le previsioni dei singoli partecipanti al panel.
Sorprendentemente, il modello è stato in grado di eseguire compiti per i quali non era stato addestrato inizialmente, come determinare l’intensità di un profumo.
In futuro, questa mappa della percezione degli odori potrebbe essere utile ai ricercatori di chimica, neuroscienza olfattiva e psicofisica, fornendo un nuovo strumento per studiare le sensazioni olfattive. Inoltre, apre opportunità per creare nuove fragranze per l’industria degli aromi e dei sapori.
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