A tudósok már régóta vitatkoztak arról, hogy az emberi test receptorai pontosan hogyan teszik lehetővé a szagok széles skálájának érzékelését és egy vagy másik leírását. A probléma megoldása érdekében a mérnökök csapatait szerte a világon arra kérték, hogy hozzanak létre olyan AI-t, amely érzékeli a szagokat és az embereket is.
A szín előrejelzése nem olyan nehéz: például ha egy fényhullám eléri az 510 nm-t, akkor a legtöbb ember azt mondja, hogy zöld. Sokkal nehezebb kitalálni, hogy egy adott molekula illata van. 22 tudóscsoport készített olyan algoritmusokat, amelyek meg tudják mondani a különféle molekulák szagát a kémiai szerkezetük alapján. A program gyakorlati felhasználásának teljes körét még meg kell határozni, de a fejlesztők remélik, hogy elsősorban az illatszerek, gyógyszerészek és élelmiszeripari dolgozók számára segítenek az illatok új, egyedi kombinációinak kidolgozásában.
A munka Leslie Vosshall és a New York-i Rockefeller Egyetem munkatársainak nemrégiben készült tanulmányával kezdődött, amelyben 49 önkéntesnek 467 szagot kellett kitalálnia. Mindegyikhez 19 alapmintát összehasonlító rendszert fejlesztettek ki: az alanyok elmondták, hogy a szaga hasonlít-e a halra vagy a fokhagymára - értékelték az aroma intenzitását és egyéni kellemességét. Ennek eredményeként létrehoztunk egy katalógust, amely több mint egymillió sejtből áll, és amelyek bizonyos szagú molekulákat jellemeznek.
Amikor Pablo Meyer számítási biológus megtudta erről, azonnal látta a tanulmány lehetőséget, hogy megvizsgálja, vajon egy számítógépes rendszer képes-e megjósolni, hogy az emberek hogyan ítélik meg a szagokat. Annak ellenére, hogy a kutatók körülbelül 400 szagreceptort fedeztek fel az emberi testben, továbbra is rejtély marad a tudósok számára, hogy pontosan miként működnek együtt, hogy az ember meg tudja különböztetni a finomabb szagokat is. 2015-ben Meyer és kollégái elindították a DREAM Olfaction Prediction Challenge-t. A verseny résztvevői ugyanazokat az önkéntesek besorolási táblázatokat kaptak, amelyek leírják a szagokat, valamint az azokat előállító molekulák kémiai szerkezetét. Ezenkívül a résztvevő 4800 leírásból álló adatbázist szolgáltatott minden egyes molekula - atomjai, kölcsönös elrendezése, általános geometriája,ami végül körülbelül 2 millió adatpontot tett ki. Végül ezeket az adatokat arra kell felhasználni, hogy számítógépes programokat képezzenek a szagok felismerésére a szerkezeti információk alapján.
A versenyen 22 csapat vett részt a világ minden tájáról, és bár sokan jól teljesítettek, érdemes kiemelni két csapatot. Ian Phan Guang vezetésével a michigan-i csapat volt a legjobb előre jelezni az egyes tárgyak szagait. Egy másik, az arizonai egyetem csapata, Richard Guerkin vezetésével volt a legjobb a mintában az átlagos szagértékelés vonatkozásában. Meyer erről a Science folyóiratban megjelent cikkben számol be.
Természetesen sok tudós szkeptikus a fejleményekkel kapcsolatban, mondván, hogy az elvégzett munka, bár jelentősen hozzájárul a tudományhoz, továbbra is meglehetősen primitív szelekció, és a természetben a szagok teljes spektrumához 19 leíró elem egyértelműen nagyon-nagyon kevés. Az önkéntesekkel végzett alternatív vizsgálatokban ezek közül a kritériumok közül legalább 80-at használtak a különféle szagok verbális értékelésére. Nem világos, hogy a meglévő algoritmus képes lesz-e helyesen megjósolni a szagértékelést, ha ilyen információs tömbnek kell kezelnie. Tehát manapság a szagok észlelése továbbra is rejtély marad mind az orvosok, mind a mérnökök számára.