Znanstveniki se že dolgo prepirajo o tem, kako natančno nam receptorji človeškega telesa omogočajo, da zaznamo širok razpon vonjav in jim damo tak ali drugačen opis. V prizadevanju za rešitev te težave so bile ekipe inženirjev po vsem svetu pozvane, naj ustvarijo AI, ki bi lahko zaznaval vonjave, pa tudi ljudi.
Napovedati barvo ni tako težko: če na primer svetlobni val doseže 510 nm, potem bo večina ljudi rekla, da je zelena. Toda ugotoviti, kako določena molekula diši, je veliko težje. 22 ekip znanstvenikov je ustvarilo nabor algoritmov, ki lahko na podlagi njihove kemijske strukture napovedujejo vonjave različnih molekul. Še vedno je treba določiti celoten obseg praktične uporabe programa, vendar razvijalci upajo, da bo najprej parfumerjem, farmacevtom in prehranskim delavcem pomagal razviti nove, edinstvene kombinacije vonjav.
Delo se je začelo z nedavno raziskavo Leslie Vosshall in kolegov z univerze Rockefeller v New Yorku, v kateri je 49 prostovoljcev zaprosilo, da uganejo 467 vonjav. Za vsakega je bil razvit primerjalni sistem 19 osnovnih vzorcev: preiskovanci so povedali, ali je vonj podoben ribam ali česnu, ocenili so intenzivnost in individualno prijetno aromo. Kot rezultat tega je bil ustvarjen katalog, ki vsebuje več kot milijon celic, ki so značilni za nekatere vonjave molekule.
Ko je računalniški biolog Pablo Meyer izvedel za to, je študijo takoj videl kot priložnost za preizkus, ali računalniški sistem lahko napove, kako bodo ljudje presodili vonjave. Kljub temu, da so raziskovalci odkrili približno 400 receptorjev za vonj v človeškem telesu, znanstvenikom ostaja skrivnost, kako natančno delujejo skupaj, da lahko človek razlikuje celo subtilne odtenke vonjav. Leta 2015 sta Meyer in njegovi sodelavci lansirali DREAM Olfaction Prediction Challenge. Udeleženci natečaja so imeli na razpolago enake preglednice prostovoljcev, ki opisujejo vonjave, skupaj s kemijsko strukturo molekul, ki jih proizvajajo. Poleg tega je udeleženec predložil podatkovno bazo z 4800 opisi za vsako posamezno molekulo - njene atome, njihovo medsebojno razporeditev, splošno geometrijo,kar je na koncu znašalo približno 2 milijona podatkovnih točk. Sčasoma je treba podatke uporabiti za usposabljanje računalniških programov za prepoznavanje vonjav na podlagi strukturnih informacij.
Tekmovanja se je udeležilo 22 ekip z vsega sveta, in čeprav so se mnoge dobro odrezale, velja izpostaviti dve ekipi. Ekipa Michigan, ki jo vodi Ian Phan Guang, je bila najboljša pri napovedovanju vonjav za posamezne predmete. Druga ekipa z univerze v Arizoni, ki jo vodi Richard Guerkin, je bila najboljša pri usposabljanju programa za povprečno oceno vonja po vzorcu. Meyer o tem poroča v članku, objavljenem v reviji Science.
Seveda so številni znanstveniki skeptični do razvoja dogodkov, češ da je opravljeno delo, čeprav pomembno prispeva k znanosti, še vedno precej primitiven izbor, 19 opisnih elementov za celoten spekter vonjav v naravi je očitno zelo, zelo malo. Alternativna študija s prostovoljci je uporabila 80 ali več teh meril za verbalno oceno različnih vonjav. Ni jasno, ali bo obstoječi algoritem sposoben pravilno napovedati oceno vonja, če se bo spoprijel s takim nizom informacij. Tako danes zaznavanje vonjav ostaja skrivnost tako za zdravnike kot za inženirje.