KI sagt den Geruch von Chemikalien anhand ihrer Strukturen voraus

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Menschen, denen beigebracht wurde, bestimmte Gerüche zu beschreiben, taten dies oft weniger präzise als ein neu entwickeltes Werkzeug der künstlichen Intelligenz. Bildnachweis: Andia/Universal Images Group über Getty

Ein künstliches Intelligenzsystem kann den Geruch von Verbindungen einfach durch die Analyse ihrer molekularen Strukturen beschreiben – und seine Beschreibungen ähneln oft denen geschulter menschlicher Schnüffler.

Die Forscher, die das System entwickelt haben, listeten damit Gerüche wie „fruchtig“ oder „grasig“ auf, die Hunderten von chemischen Strukturen entsprechen. Dieser Geruchsratgeber könnte Forschern bei der Entwicklung neuer synthetischer Düfte helfen und Einblicke in die Interpretation von Gerüchen durch das menschliche Gehirn geben.

Über die Forschung wird heute in Science1 berichtet.

Gerüche sind die einzige Art von Sinnesinformationen, die direkt vom Sinnesorgan – in diesem Fall der Nase – zum Gedächtnis und den emotionalen Zentren des Gehirns gelangen. Die anderen Arten sensorischer Eingaben passieren zunächst andere Gehirnregionen. Dieser direkte Weg erklärt, warum Düfte spezifische, intensive Erinnerungen hervorrufen können.

„Der Geruch hat etwas Besonderes“, sagt der Neurobiologe Alexander Wiltschko. Sein Start-up-Unternehmen Osmo in Cambridge, Massachusetts, ist ein Spin-off von Google Research, das versucht, neue stinkende Moleküle oder Duftstoffe zu entwickeln.

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Um den Zusammenhang zwischen der Struktur einer Chemikalie und ihrem Geruch zu untersuchen, entwickelten Wiltschko und sein Team bei Osmo eine Art künstliches Intelligenzsystem (KI), ein sogenanntes neuronales Netzwerk, das einem oder mehreren von 55 beschreibenden Wörtern, wie z. B. fischig oder weinig, zuordnen kann ein Duftstoff. Das Team wies die KI an, das Aroma von rund 5.000 Duftstoffen zu beschreiben. Die KI analysierte auch die chemische Struktur jedes Geruchsstoffs, um die Beziehung zwischen Struktur und Aroma zu bestimmen.

Das System identifizierte rund 250 Korrelationen zwischen bestimmten Mustern in der Struktur einer Chemikalie und einem bestimmten Geruch. Die Forscher kombinierten diese Korrelationen in einer Hauptgeruchskarte (POM), die die KI heranziehen konnte, wenn sie gebeten wurde, den Geruch eines neuen Moleküls vorherzusagen.

Um das POM gegen menschliche Nasen zu testen, trainierten die Forscher 15 Freiwillige, bestimmte Gerüche mit denselben beschreibenden Wörtern zu assoziieren, die von der KI verwendet wurden. Als nächstes sammelten die Autoren Hunderte von Geruchsstoffen, die in der Natur nicht vorkommen, aber vertraut genug sind, um von Menschen beschrieben zu werden. Sie baten die menschlichen Freiwilligen, 323 davon zu beschreiben, und forderten die KI auf, den Geruch jedes neuen Moleküls anhand seiner chemischen Struktur vorherzusagen. Die Schätzung der KI lag tendenziell sehr nahe an der durchschnittlichen Reaktion der Menschen – oft näher als die Schätzung jedes Einzelnen.

„Es ist ein schöner Fortschritt beim Einsatz maschinellen Lernens“, sagt Stuart Firestein, Neurowissenschaftler an der Columbia University in New York City. Er sagt, dass das POM beispielsweise in der Lebensmittel- und Reinigungsproduktindustrie ein nützliches Nachschlagewerk sein könnte.

Firestein weist jedoch darauf hin, dass das POM nicht viel über die Biologie hinter dem menschlichen Geruchssinn verrät – beispielsweise darüber, wie verschiedene Moleküle mit den etwa 350 Geruchsrezeptoren in der menschlichen Nase interagieren. „Sie haben die chemische Seite und die Gehirnseite, aber über die Mitte wissen wir noch nichts“, sagt er.

Wie riechen wir? Erste 3D-Struktur des menschlichen Geruchsrezeptors liefert Hinweise

Pablo Meyer, Systembiologe am IBM Center for Computational Health in Yorktown Heights, New York, lobt die Verwendung von Sprache in der Arbeit, um Strukturen mit subjektiven Gerüchen zu verknüpfen. Er ist jedoch nicht der Meinung, dass der Durchschnitt der menschlichen Antworten die „richtige“ Art ist, einen Geruch zu beschreiben. „Geruch ist etwas Persönliches“, sagt er. „Ich glaube nicht, dass es eine richtige Wahrnehmung von etwas gibt.“

Der nächste Schritt, sagt Wiltschko, bestehe darin, herauszufinden, wie sich Duftstoffe miteinander verbinden und miteinander konkurrieren, um etwas zu erzeugen, das das menschliche Gehirn als einen Geruch interpretiert, der sich völlig von denen der einzelnen Duftstoffe unterscheidet. Meyer und Firestein sagen, dass dies sehr schwierig sein wird: Das Mischen von nur 100 Molekülen in verschiedenen Zehnerkombinationen ergibt 17 Billionen Variationen, und die Anzahl der möglichen Kombinationen wird schnell viel zu groß, als dass ein Computer sie analysieren könnte.

Aber so riechen Menschen tatsächlich, sagt Firestein. Sogar ein bestimmter Duft, wie zum Beispiel Kaffee, enthält Hunderte von Geruchschemikalien. „Vorherzusagen, wie eine Mischung riecht, ist die nächste Herausforderung“, sagt Wiltschko.

doi: https://doi.org/10.1038/d41586-023-02714-2

Lee, BK et al. Science 381, 999–1006 (2023).

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