L'IA prédit les odeurs des produits chimiques à partir de leurs structures

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Les humains à qui l’on a appris à décrire des odeurs spécifiques le faisaient souvent avec moins de précision qu’un nouvel outil d’intelligence artificielle. Crédit : Andia/Universal Images Group via Getty

Un système d’intelligence artificielle peut décrire l’odeur des composés simplement en analysant leurs structures moléculaires – et ses descriptions sont souvent similaires à celles de renifleurs humains entraînés.

Les chercheurs qui ont conçu le système l'ont utilisé pour répertorier les odeurs, telles que « fruitée » ou « herbeuse », qui correspondent à des centaines de structures chimiques. Ce guide odorant pourrait aider les chercheurs à concevoir de nouveaux parfums synthétiques et pourrait donner un aperçu de la façon dont le cerveau humain interprète l’odeur.

La recherche est rapportée aujourd'hui dans Science1.

Les odeurs sont le seul type d'information sensorielle qui va directement de l'organe sensoriel – le nez, dans ce cas – à la mémoire et aux centres émotionnels du cerveau ; les autres types d’entrées sensorielles traversent d’abord d’autres régions du cerveau. Ce parcours direct explique pourquoi les senteurs peuvent évoquer des souvenirs précis et intenses.

«L'odorat a quelque chose de spécial», explique le neurobiologiste Alexander Wiltschko. Sa start-up, Osmo, basée à Cambridge, dans le Massachusetts, est une spin-off de Google Research qui tente de concevoir de nouvelles molécules odorantes, ou odorants.

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Pour explorer l'association entre la structure d'un produit chimique et son odeur, Wiltschko et son équipe chez Osmo ont conçu un type de système d'intelligence artificielle (IA) appelé réseau neuronal qui peut attribuer un ou plusieurs des 55 mots descriptifs, tels que poisson ou vin, à un odorant. L’équipe a demandé à l’IA de décrire l’arôme d’environ 5 000 substances odorantes. L'IA a également analysé la structure chimique de chaque odorant pour déterminer la relation entre la structure et l'arôme.

Le système a identifié environ 250 corrélations entre des modèles spécifiques dans la structure d'un produit chimique et une odeur particulière. Les chercheurs ont combiné ces corrélations dans une carte des odeurs principales (POM) que l'IA pouvait consulter lorsqu'on lui demandait de prédire l'odeur d'une nouvelle molécule.

Pour tester le POM sur des nez humains, les chercheurs ont formé 15 volontaires à associer des odeurs spécifiques au même ensemble de mots descriptifs utilisés par l'IA. Ensuite, les auteurs ont collecté des centaines de substances odorantes qui n’existent pas dans la nature mais qui sont suffisamment familières pour que les gens puissent les décrire. Ils ont demandé à des volontaires humains d'en décrire 323 et à l'IA de prédire l'odeur de chaque nouvelle molécule sur la base de sa structure chimique. L'hypothèse de l'IA avait tendance à être très proche de la réponse moyenne donnée par les humains – souvent plus proche que l'hypothèse de n'importe quel individu.

"C'est une belle avancée grâce à l'apprentissage automatique", déclare Stuart Firestein, neuroscientifique à l'Université Columbia de New York. Il estime que le POM pourrait être un outil de référence utile dans les secteurs de l'agroalimentaire et des produits d'entretien, par exemple.

Mais Firestein souligne que le POM ne révèle pas grand-chose sur la biologie derrière le sens de l'odorat humain – par exemple, comment différentes molécules interagissent avec les quelque 350 récepteurs d'odeurs du nez humain. «Ils ont le côté chimique et le côté cerveau, mais nous ne savons encore rien du milieu», dit-il.

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Pablo Meyer, biologiste des systèmes au IBM Center for Computational Health à Yorktown Heights, New York, fait l'éloge de l'utilisation du langage par le journal pour relier les structures aux odeurs subjectives. Mais il n'est pas d'accord sur le fait que la moyenne des réponses des humains constitue la manière « correcte » de décrire une odeur. « L'odorat est quelque chose de personnel », dit-il. "Je ne pense pas qu'il y ait une perception correcte de quelque chose."

La prochaine étape, explique Wiltschko, consiste à découvrir comment les substances odorantes se combinent et se font concurrence pour créer ce que le cerveau humain interprète comme une odeur totalement différente de celle de chacune des substances odorantes individuelles. Meyer et Firestein disent que cela sera très difficile : mélanger seulement 100 molécules dans différentes combinaisons de 10 produit 17 000 milliards de variations, et le nombre de combinaisons possibles devient rapidement bien trop élevé pour qu'un ordinateur puisse l'analyser.