Naukowcy od dawna spierają się, jak dokładnie receptory ludzkiego ciała pozwalają nam dostrzec szeroką gamę zapachów i podać im taki czy inny opis. Aby rozwiązać ten problem, zespoły inżynierów na całym świecie zostały poproszone o stworzenie sztucznej inteligencji, która mogłaby dostrzegać zapachy równie dobrze jak ludzi.
Przewidywanie koloru nie jest takie trudne: na przykład, jeśli fala świetlna osiągnie 510 nm, to większość ludzi powie, że jest zielona. Ale ustalenie, jak pachnie dana cząsteczka, jest znacznie trudniejsze. 22 zespoły naukowców stworzyły zestaw algorytmów, które mogą przewidywać zapachy różnych cząsteczek na podstawie ich struktury chemicznej. Pełen zakres praktycznych zastosowań programu pozostaje do ustalenia, ale twórcy mają nadzieję, że przede wszystkim pomoże on perfumiarzom, farmaceutom i pracownikom gastronomii w opracowaniu nowych, unikalnych połączeń zapachów.
Prace rozpoczęto od niedawnego badania Leslie Vosshall i współpracowników z Rockefeller University w Nowym Jorku, w którym poproszono 49 ochotników o odgadnięcie 467 zapachów. Dla każdego z nich opracowano system porównawczy składający się z 19 podstawowych wzorów: badani mówili, czy zapach jest podobny do ryby czy czosnku, oceniali intensywność i indywidualną przyjemność aromatu. W rezultacie powstał katalog liczący ponad milion komórek, które charakteryzują określone cząsteczki zapachowe.
Kiedy biolog obliczeniowy Pablo Meyer dowiedział się o tym, natychmiast uznał badanie za okazję do sprawdzenia, czy system komputerowy może przewidzieć, jak ludzie będą oceniać zapachy. Pomimo faktu, że naukowcy odkryli około 400 receptorów zapachowych w ludzkim ciele, naukowcom pozostaje tajemnicą, jak dokładnie ze sobą współpracują, aby osoba mogła rozróżnić nawet subtelne odcienie zapachów. W 2015 roku Meyer i jego koledzy rozpoczęli wyzwanie DREAM Olfaction Prediction Challenge. Uczestnicy konkursu otrzymali do dyspozycji te same tabele rankingowe wolontariuszy opisujące zapachy wraz ze strukturą chemiczną cząsteczek, które je wytwarzają. Ponadto uczestnik udostępnił bazę danych zawierającą 4800 opisów poszczególnych cząsteczek - jej atomów, ich wzajemnego ułożenia, ogólnej geometrii,co ostatecznie wyniosło około 2 mln punktów danych. Ostatecznie dane powinny zostać wykorzystane do szkolenia programów komputerowych do rozpoznawania zapachów na podstawie informacji strukturalnych.
W zawodach wzięły udział 22 drużyny z całego świata i choć wiele z nich wypadło dobrze, na wyróżnienie zasługują dwie drużyny. Zespół z Michigan, kierowany przez Iana Phana Guanga, był najlepszy w przewidywaniu zapachów dla poszczególnych przedmiotów. Inny zespół z University of Arizona, kierowany przez Richarda Guerkina, najlepiej przeszkolił program w zakresie średniej oceny zapachu w próbce. Meyer informuje o tym w artykule opublikowanym w czasopiśmie Science.
Oczywiście wielu naukowców jest sceptycznie nastawionych do rozwoju, twierdząc, że wykonana praca, choć wnosi znaczący wkład w naukę, jest nadal dość prymitywną selekcją, a 19 elementów opisowych dla całego spektrum zapachów w przyrodzie jest wyraźnie bardzo, bardzo niewiele. Alternatywne badania z udziałem ochotników wykorzystywały 80 lub więcej z tych kryteriów do werbalnej oceny różnych zapachów. Nie jest jasne, czy istniejący algorytm będzie w stanie poprawnie przewidzieć ocenę zapachu, jeśli będzie miał do czynienia z takim zestawem informacji. Dlatego postrzeganie zapachów pozostaje dziś tajemnicą zarówno dla lekarzy, jak i inżynierów.