마침내 후각마저 분자구조를 분석하여 냄새를 맡아내는 인공지능을 구글이 개발

마침내 후각마저 분자구조를 분석하여 냄새를 맡아내는 인공지능을 구글이 개발

 

 

바로 전날 인간의 피부감각을 가진 로봇이 개발되었다고 하는 뉴스를 전하였다. 그런데 인공지능의 진화는 멈출 줄을 모른다. 시각, 청각, 촉각에 이어서 후각까지도 느낄 수 있게 되었다고 한다.

세계 규모의 테크노로지 기업인 구글(Google)이 냄새를 맡을 수 있는 인공지능을 개발한 모양이다. 아카이브(arXiv=출판 전 논문 수집 출판물 )(10월 23일)에 게재된 논문에는 기계학습을 이용하여 인공지능에 여러 가지 냄새를 정화하게 예측시키는 방법이 해설되고 있다.

냄새 분자를 판별하여 멀티 라벨（Multi-label）분류

 

인간의 냄새를 느낄 때 센서의 역할을 다하고 있는 것이 코 속의 후상피(嗅上皮)라고 하는 좁은 구역에 갖추어진 400종류의 후각수용체이다.
여기에 특정한 구조를 가진 냄새 분자가 연결되면 수용체가 활성화하여 100만이나 되는 후각 뉴런에 발화한다. 그러면 뇌의 <후구(嗅球)>에 신호가 송신되어 거기서 새로 뇌의 다른 영역에로 신호가 전해져서 최종적으로 냄새로서 지각시킨다.

그런 때문에 냄새 감각을 만들어내고 있는 냄새 분자마저 안다면 그것을 느끼는 매카니즘이 완전히 해명되고 있지 않다고 해도 냄새를 맡아 구분할 수 있게 된다.

개개의 냄새 분자는 제일 기본적인 냄새의 소(素)인데 복수의 인상을 준다. 예를 들면 바닐라(vanilla)에 함유된 바닐린(vanillin=바닐라의 향의 주요 성분이 되는 물질), <달다><바닐라의 향> <크리미(creamy)><초코렛>(이것을 냄새 기술자라고 한다.)고 하는 몇 개의 냄새로 느껴진다.

구글의 연구팀은 이것을 <멀티 분류 문제>라고 취해서 이것을 푸는 것으로 냄새분자의 냄새를 예측하기로 하였다.

분자를 구성하는 원자를 정점, 원자끼리의 맺음을 변이라고 생각하면 분자구조를 도형으로 보여줄 수가 있다.

Image by Samir Biscevic from Pixabay

그 도형에 특화한 디프러닝인 그래프 뉴랄 네트워크(graph neural network.;GNN) 에 의하여 각 분자의 구조를 해석하며 멀티레벨(Multi-labe=하나의 대상에 대하여 복수의 라벨이 할당되는 분류문제)l분류 문제를 푼다.

 

맡아보지 않은 분자에서 냄새를 예측하는 데 성공

 

연구에서는 조향사(調香師)가 분류하고 냄새 기술자를 할당한 분자 500개의 데이터베이스로 AI를 트레이닝하였다.

트레이닝완료 후 AI가 냄새를 맡아본 일이 없는 분자에서 냄새를 확실히 예측할 수 있는지를 테스트해 본 결과 보기 좋게 해냈다는 것이다.

분자에는 같은 원자로 구성되어 있는데 3차원의 입체로 잡으면 완전히 같은 구조가 아닌 점이 있다. 이것을 <입체이성체(立体異性體)>라 하는데 이런 다름도 또 냄새의 다름을 만들어 내고 있다.

그러나 연구에서는 입체이성체를 특히 구별하지 않아도 착실히 냄새를 예측할 수가 있었던 것이다.

후각의 디지털화

 

음식을 한 층 좋은 맛으로 느끼게 한다든지 기억을 선명하게 불러 깨우치는 등 후각은 생물로서는 매우 중요한 감각이다. 그럼에도 불구하고 이제까지 시각이나 청각만큼 디지털화의 연구는 진행되지 않았다.

연구 그룹은 이러한 AI의 힘을 차용한 시스템이 시각이나 청각이라는 다른 감각의 디지털화의 파도에 남기지 않도록 인공 후각의 개발을 촉진하고 있는지 모른다고 말하고 있다.

 

출처=https://news.nicovideo.jp › watch