从分子到记忆：气味传送时代已经开启

您能否想象将您在徒步旅行中闻到的美妙气味像歌曲或图片一样轻松地发送给您的朋友或家人？

现在，数字化让这一切成为可能。没错。就像你们生活中的其他部分一样，气味也正在数字化！

数字化气味，也称为数字嗅觉，是使用传感器和软件捕获、传输和重现气味的过程。

通过模仿人类大脑识别和区分气味的方式，数字嗅觉可用于创建数字气味媒体、开发新产品、检测疾病、预测分子和种植食物。

相比于图像，气味对人类的影响潜力要大得多。毕竟，嗅觉刺激比视觉刺激更能引发大脑活动。

尽管如此，大多数科学进步都围绕着视觉和声音。如今，手机和笔记本电脑等智能设备几乎为每个人提供了令人印象深刻的内置功能，这些功能主要集中在声音和光线上。气味尚未获得同样的技术能力和进步，因为首先，它是个人的。

大脑中的嗅觉区域与负责记忆和认知的海马体以及负责处理情绪的区域（杏仁核）直接相连。因此，香气具有触发特定记忆的强大能力。

但最重要的是，它极其复杂。气味受体基因约有 1000 个，它们编码了相同数量的嗅觉受体类型。

有趣的是，眼睛中已知有三种类型的光感受器，而嗅觉感受器分布在鼻子上部的 6 万个专门的感觉神经细胞中。

事实上，正是嗅觉的这种复杂性让我们的鼻子能够检测到帕金森病。与此同时，狗和蜜蜂等动物的嗅觉非常灵敏，它们甚至可以嗅出癌症和阿尔茨海默病。然而，同样的复杂性也是我们对嗅觉系统了解甚少的原因。

然而，随着气味的数字化，情况正在发生变化。

绘制无形之图：构建气味的数字地图

人们试图了解嗅觉已经很长时间了，但到目前为止，还相当有限。

然而，技术进步使人们越来越关注这一问题，从而催生了数字嗅觉协会 (DOS) 的成立。该协会旨在制造设备来记录气味，将其转化为数字数据，然后传输，并最终在世界各地重现这些气味。

DOS 目前正在领导一个全球项目，旨在捕捉和存档不同地点的气味，以保护文化。为此，该组织邀请了来自世界各地的专家将他们当地的气味数字化，然后由东京的一个专门团队进行重建。

几年前，日本九州大学的研究人员与东京大学合作，也 发达 一种名为“人工鼻”的嗅觉传感器，可以通过分析呼吸中的化合物来识别个体。该“人工鼻”采用 16 通道传感器阵列，能够以平均超过 97% 的准确率进行生物识别。

现在，Osmo 已成功将气味从世界的一个地方传送到另一个地方。该领域的主要参与者 Osmo 正在使用 Google Cloud AI 技术将气味数字化，以“让每个人都有机会过上更好的生活”。

Osmo 设想了一个新时代，其中计算机将能够像生成图像和声音一样生成气味。

几个月前，Osmo 联合创始人兼首席执行官 Alex Wiltschko 在接受 CNBC 采访时分享了他对气味的痴迷，他说：

“我一直热衷于尝试了解嗅觉。这是一种非常强大的情感感觉，但我们对它知之甚少。”

Wiltschko 曾在密歇根大学学习神经科学，并在哈佛大学学习嗅觉神经科学，他于 2007 年将 Osmo 作为一项研究项目启动。 Google (GOOGL +0.79% ) 然后在 2022 年将其作为一家初创公司推出，并获得 Google Ventures 和 Lux Capital 的 60 万美元支持。去年年底，比尔和梅琳达·盖茨基金会也 世界原声音乐 Osmo 获得了 3.5 万美元的资助，加上其 5 万美元的股权投资。

在谷歌研究院，Wiltschko 致力于验证大脑团队的数字嗅觉研究。

在那里，重点是使用图神经网络 (GNN) 实现从分子结构预测其气味的突破。进一步的研究是设计以前从未闻过的新分子，然后高精度地预测它们。该团队还创造了驱蚊分子，但在人体试验中气味非常强烈。

2022 年，Wiltschko 与谷歌研究院的 Richard C. Gerkin 共同撰写了一篇关于 使用分子图谱了解气味.

研究小组提出了感官图来帮助测量气味，气味是由飘过空气的分子产生的，然后进入我们的鼻子并附着在那里的感官受体上。但由于有数十亿个分子能够产生气味，因此很难确切地找出哪些分子产生了哪些气味。

虽然我们通过色轮来绘制颜色地图并使用频率来绘制声音地图，但正如我们上面提到的，由于所涉及的复杂性，并没有任何有用的嗅觉地图。

几年前，在发表这篇博客之前，该团队开发了 GNN 模型，该模型探索了数千个与气味标签配对的不同分子的例子，以了解分子结构与具有气味标签的概率之间的关系。

每个分子都表示为一个向量，该向量表达了该分子的气味。在此基础上，引入了“主气味图”(POM) 来识别每个气味分子的向量表示。

点击此处了解一种可以模拟自然嗅觉的新型嗅觉芯片。

新的现实：气味传送终于到来了

去年，Osmo 首席执行官 Wiltschko 谈到了使用 Google Cloud 的 AI 技术来解决绘制嗅觉地图的挑战，以改善人类福祉。

过去一两年， 人工智能技术大幅发展 在普及度和使用率方面。根据麦肯锡的一项调查，随着人工智能在更多业务领域的应用，到 72 年，人工智能的采用率将增长至惊人的 2024%。普华永道实际上预测，到 15.7 年，人工智能将为全球经济贡献 2030 万亿美元。

人工智能已经触及了所有领域，但与可以利用“整个互联网”数据进行训练的人工智能聊天机器人不同，类似的气味信息数字库尚未出现。

机器嗅觉的突破源于近十年前举办的 DREAM 嗅觉预测挑战赛，世界各地的团队在此分享他们的机器学习模型。

从那时起，这个数据集就不断增长，现在，Osmo 正在使用人工智能来对极其广泛的气味世界进行分类。据估计，可能有多达 40 亿个分子会产生气味，但其中只有 100 亿个分子是已知的。

该初创公司使用 Google Cloud AI 解决方案来处理这些海量数据。其中一个解决方案包括用于训练 AI 的 Vertex AI。

“它能够预测物体的气味，这种能力简直是超人。”

– 维尔奇科

一旦机器学习模型得以构建、训练和大规模部署，它们就会使用 Dataflow 在大型分子库中运行，并在 BigQuery 和 Bigtable 中产生结果。

虽然最终目标是让计算机能够完成我们鼻子能做的一切，最终帮助医疗专业人员检测疾病，但在短期内，Osmo 希望为香水、驱虫剂和洗衣粉等香料制造可持续、更安全的香气分子。

这些产品中的香料通常“由极少数秘密公司设计”，而威尔奇科相信他的公司“可以做得更好……通过制造更好、更安全的无毒成分……并且不会刺激你的皮肤或眼睛。”

凭借这一点，Osmo 成功 传送了李子的香味。正如该团队所解释的那样，这意味着 Osmo 已经教会计算机如何从原始形式读取、映射和编写气味，然后在另一个位置重现气味或其本质。

Osmo 在其报告中指出：“这一进展对香水、健康、安全、农业等行业有着重大影响。” 视频更新.

奥斯莫宣布，今年早些时候推出的被称为“奥斯莫最雄心勃勃的项目”的气味传送已经在实验室中成功实现，并详细介绍了这一过程。

第一次成功的尝试涉及一片简单的椰子，但采用了一种新颖的方法，除了输入和输出级别外，无需人工干预。这是使用现代软件和人工智能进行每周实验的结果。该团队指出：

“（自首次宣布气味传送以来），我们取得了惊人的进展。每个月，我们都会让气味传送变得更快、更自动化，并挑战它传输更复杂的气味。”

气味传送背后的科学：它是如何工作的？

气味传送技术的工作原理是，首先，将选定的气味引入一种称为气相色谱-质谱 (GCMS) 的机器，这是一种用于识别和分析样品中物质的技术。

虽然液体可以直接注入，但顶空分析用于固体样品，例如李子。这种分析涉及捕获物体周围空气中的气味，然后通过管子吸收。

GCMS 系统识别原始数据，然后将其发送到云端，并在其 POM 上显示为坐标。这款先进的 AI 驱动工具将气味映射到多维空间中，以帮助预测特定分子组合的气味，并实现更准确的再现。

配方被传送到配方机器人，该机器人将各种香味混合在一起，制作出样品。这些工具不断接受测试，以帮助改进工艺。

在最后一步，团队将原始样品与复制品进行比较，以达到高度相似的目的。该团队的目标是重现与原始气味家族相符的气味，并且通过每次试验，他们能够更好地捕捉气味固有的每一个细微差别。

“我们正在做一些以前没有人做过的事情。”

– 奥斯莫

问题是，有些分子几乎无法在传感器上显示，但尽管它们很微妙，但它们对整体气味有显著的影响。

此外，只要移动分子中的一个微小物质，就有可能将其气味从玫瑰花香改变为臭鸡蛋味。此外，还存在一些与日常气味有关的分子尚未被识别的问题。

Osmo 旨在通过目前正在进行的数据收集过程解决其中的一些问题并找到重建分子的新方法。

该团队已经创建了“世界上最大的人工智能气味数据库”，这是训练算法和改进气味感知所必需的。然而，让所有这些数据可用仍然是一个挑战，这需要人工指导——Osmo 团队希望很快克服这一障碍。

下一步，Osmo 将向公众开放精选演示，让他们直接体验气味传送，并评估这家初创公司的技术及其在重现气味方面的有效性。

有了这项技术，这家初创公司就离以最基本的方式将世界联系在一起更近了一步，你闻到的美妙气味可以很容易地与他人分享。然后，Osmo 最终打算用气味检测疾病，这“不会在今年或近期实现，但我们正在努力”，威尔奇科说。

助力新兴科技发展的公司

现在，让我们来看看那些致力于创造这种新虚拟体验的公司，人们可以通过互联网分享香水和咖啡的气味，就像发布的照片​​一样。

目前，有一些创新型初创公司正在开拓数字气味技术的新方法。

Aryballe 是一家结合生化传感器、机器学习和先进光学技术来收集、显示和分析气味数据的公司。其硬件解决方案基于 Aryballe 的硅光子平台，该平台可检测、记录和识别气味数据。Aryballe 还提供一种名为核心传感器模块 (CSM) 的固态气味传感器，该传感器对数千种气味敏感，可集成到客户的流体、机械和电气架构中。

Aromyx 是另一家面向消费者的生物技术初创公司，它使用合成生物学和数据科学来测量味觉和嗅觉。重现人类鼻子的生物学特性为客户提供了见解。企业可以使用 Aromyx 的软件和 AI 程序将数据部署到其全面的云中，以进行比较、建模、模拟和解释。

与此同时，Monell Chemical Senses Center 是一家独立的非营利性科学研究机构，正在开发大规模 ML 算法，根据分子结构预测气味质量，并最终与商业伙伴合作制造设备来检测、产生和分享气味。其 AROMA 项目目前正在评估设计通用气味分类系统的最佳方法。

由于数字嗅觉是一个高度专业化且新兴的领域，目前还没有上市公司直接参与其开发。不过，有些公司正在相关技术上取得进展。

1. 赛默飞世尔科技 (TMO -1.42％)

市值 211 亿美元的赛默飞世尔科技 (Thermo Fisher Scientific) 股价今年迄今上涨 3.95%，交易价格为 551.74 美元，该公司可通过其 GCMS 系统为数字嗅觉做出贡献。其解决方案旨在适应任何实验室工作流程。

该公司的 EPS (TTM) 为 15.95，市盈率 (TTM) 为 34.60，股息收益率为 0.28%。3 年第三季度， 报道 收入10.60亿美元。

2. 国际香精香料 (IFF +0.03% )

这家市值 23.59 亿美元的公司主要致力于创造香水和香料，但也投资了香味创新技术，如人工智能驱动的香水创造和感官知觉。

该公司多年前就创建了自己的内部人工智能工具，并将其与消费者感知数据和神经科学结合起来，设计出香味。“我们开始对嗅觉、气味和情绪之间的联系进行深入的了解，” 说过 IFF 气味部门传播与品牌副总裁朱迪思·格罗斯 (Judith Gross) 补充说，数据库已经从简单的情感转变为颜色和纹理。

与此同时，它的感官知觉 相应技术 是一种纺织品微胶囊输送系统，可让香味在一段时间内从衣服和其他纺织品中释放出来。

截至撰写本文时，IFF 股价为 92.56 美元，年初至今上涨 14%，每股收益 (TTM) 为 -9.10，市盈率 (TTM) 为 -10.15，股息收益率为 1.73%。该公司报告称，3 年第三季度的净销售额为 24 亿美元，经营活动产生的现金流为 2.93 亿美元。

3. 字母 (GOOGL +0.79% )

正如我们所分享的，谷歌的人工智能创新在 Osmo 的数字嗅觉研究中发挥了关键作用。鉴于人工智能的巨大潜力，该技术仍然是这家科技巨头关注的重点，该公司在 3 年第三季度指出 财报电话会议:

“由于我们采用差异化的全栈式人工智能创新方法，我们在人工智能时代具有独特的领先优势，现在我们正在看到这种方法大规模运作。”

谷歌的人工智能创新涉及强大的人工智能基础设施，包括数据中心和芯片、推进人工智能研究和构建模型的研究团队，以及通过其产品实现的广泛全球影响力。

本季度，谷歌母公司报告营收为 88.27 亿美元，同比增长 15%。其云计算营收表现尤为强劲，达到 11.35 亿美元，较去年同期增长近 35%，这主要得益于人工智能产品。

结语

到目前为止，分享气味仅限于分享我们的记忆或体验。然而，数字化气味将允许真实地重现气味，因此有可能为各个行业带来无数新的可能性，包括产品设计、扩展现实、质量控制和医疗保健。

因此，从为日常产品创造更可持续的香气分子到预测驱虫分子以防止 蚊媒疾病 就像疟疾一样，气味数字化可以帮助创造难忘的体验并改善人类健康，为我们所有人创造更美好的未来！

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