De los cinco sentidos humanos, la IA ya es capaz de imitar la vista y el oído, y una empresa quiere utilizar la tecnología para digitalizar otro: el olfato.
Alex Wiltschko es el director ejecutivo y cofundador de Osmo, una startup que utiliza tecnología de inteligencia artificial para ayudar a las computadoras a “generar olores como generamos imágenes y sonidos”, según el sitio web de la empresa.
Wiltschko ha estado “obsesionado con el olfato” durante mucho tiempo, le dice a CNBC Make It. “Mi pasión ha sido tratar de entender el olfato. Es un sentido emocional muy poderoso, pero sabemos muy poco sobre él”.
Por eso, se licenció en neurociencia en la Universidad de Michigan y estudió neurociencia olfativa en la Universidad de Harvard, donde obtuvo su doctorado en 2016.
Al año siguiente, pasó a convertirse en científico investigador en Google Research, donde pasó cinco años liderando un equipo que utilizó el aprendizaje automático para ayudar a las computadoras a predecir cómo huelen las diferentes moléculas en función de su estructura.
Si bien Osmo comenzó como un proyecto de investigación durante los días de Wiltschko en Google, luego lo lanzó como una startup separada en 2022 con el apoyo de Lux Capital y Google Ventures.
Como director ejecutivo de Osmo, dice que la misión de la startup es “mejorar la salud y la felicidad humanas” digitalizando el sentido del olfato de los humanos.
Aquí explicamos por qué Wiltschko cree que los humanos pueden beneficiarse al darle a las computadoras la capacidad de procesar olores, cómo Osmo desarrolló su tecnología única y lo que espera que la tecnología pueda lograr en el futuro.
Cómo la detección y creación de aromas con IA puede ayudar a los humanos
La gran pregunta es: ¿por qué se les da a las computadoras la capacidad de oler? Una de las principales razones que cita Wiltschko es que es fundamental para ayudar a los profesionales médicos a detectar enfermedades.
“Sabíamos que el olfato contiene información que podemos utilizar para detectar enfermedades”, afirma. “Pero los ordenadores no hablan ese idioma y aún no pueden interpretar esos datos”.
Si bien ese es su objetivo a largo plazo para la empresa, en el corto plazo quiere que Osmo produzca moléculas aromáticas más seguras y sustentables para fragancias en productos de uso diario como perfumes, champús, repelentes de insectos y detergentes para ropa.
“Esos productos suelen tener fragancias diseñadas por un número muy reducido de empresas secretas”, afirma Wiltschko. “Creemos que podemos mejorarlos si creamos ingredientes mejores y más seguros que no sean tóxicos… y que no irriten la piel ni los ojos”.
Cómo Osmo utiliza la IA para digitalizar los aromas
Durante su tiempo en Google Research, el equipo de Wiltschko utilizó un software de aprendizaje automático para desarrollar un “mapa de olores principales”. Para ello, su equipo entrenó su modelo de IA con un conjunto de datos de 5000 moléculas de aromas de varias categorías de olores, como floral, afrutado o mentolado.
Osmo utilizó miles de moléculas de aroma para ayudar a entrenar su modelo de IA para predecir con precisión cómo olería una molécula en función de su estructura.Osmo
Wiltschko descubrió que las moléculas pueden ser difíciles de analizar para las computadoras debido a sus estructuras complejas.
“La razón por la que es tan desafiante es porque puedes mover una cosa minúscula dentro de esa molécula, como un enlace, y el olor de la molécula pasa de rosas a huevo podrido”, dice.
Pero gracias a los avances en la tecnología de IA, el modelo pudo detectar patrones en las diferentes estructuras de las moléculas y utilizar ese conocimiento para predecir con precisión el olor de otras moléculas.
“Tenía una capacidad sobrehumana para predecir el olor de las cosas”, afirma.
Construyendo el modelo de IA de Osmo desde cero
Si bien los modelos de lenguaje de gran tamaño, conocidos como chatbots de IA, pueden entrenarse con datos de “todo Internet”, una biblioteca digital similar de información sobre olores no estaba tan disponible cuando comenzaron a construir su modelo de IA, dice Wiltschko.
“Lo único que nos dimos cuenta fue que no podíamos usar los datos de nadie más”, afirma. “De hecho, pasamos alrededor de un año trabajando con empresas de la industria de las fragancias que tenían lo que creían que eran excelentes conjuntos de datos, pero descubrimos que no lo eran”.
Eso llevó a Wiltschko y su equipo a construir “un nuevo tipo de datos”, dice.
Obtuvieron miles de moléculas y descripciones de sus aromas según los maestros perfumistas. Luego introdujeron esos datos en redes neuronales gráficas (GNN), que se enmarcan dentro del aprendizaje automático y utilizan algoritmos potentes para detectar y analizar relaciones entre puntos de datos. En este punto del proceso, piense en una red social donde puede ver a las personas y cómo están conectadas por amistades.
El equipo de Wiltschko podría entonces usar las GNN para ayudar a su modelo de IA a comprender los átomos, los enlaces que los conectan y cómo esa estructura molecular determina su olor, afirma.
¿Qué sigue para Osmo?
Con el tiempo, Osmo quiere poder usar su tecnología para teletransportar olores digitalizando un aroma en una ubicación y recreando una copia exacta en otra ubicación, dice Wiltschko.
“Esta es la forma de demostrarte a ti mismo que tu modelo de IA realmente entiende cómo huele algo, porque si no puedes recrearlo para que huela idéntico al original, entonces te estás engañando a ti mismo”, afirma.
Wiltschko también planea seguir trabajando para hacer realidad su objetivo a largo plazo de utilizar la tecnología para ayudar a identificar enfermedades de forma más temprana.
“Terminaremos siendo capaces de detectar enfermedades mediante el olfato y estamos en camino de desarrollar esa tecnología”, afirma. “No sucederá este año ni en un futuro próximo, pero estamos en camino”.
Fuente: CNBC