Osmo möchte mit KI die Zukunft des Smell-O-Vision zurückbringen

Osmo, ein Unternehmen für künstliche Intelligenz, arbeitet fleißig daran, die Zukunft wiederherzustellen, die uns 1960 versprochen wurde, als Hans Laube der Welt „Smell-O-Vision“ vorstellte.

Artificial intelligence firm Osmo is working hard to bring back the future we were promised in 1960 when Hans Laube introduced the world to “Smell-O-Vision.” Only this time, the goal is to improve the lives of humans everywhere by teaching computers how to interpret scent.

Das auf künstliche Intelligenz spezialisierte Unternehmen Osmo arbeitet hart daran, die Zukunft wiederherzustellen, die uns 1960 versprochen wurde, als Hans Laube der Welt „Smell-O-Vision“ vorstellte. Nur dieses Mal besteht das Ziel darin, das Leben der Menschen überall zu verbessern, indem Computern beigebracht wird, Gerüche zu interpretieren.

Osmo's technology is a complex, multidisciplinary amalgamation of science and engineering at the cutting edge, but its purpose is simple. The company wants to build generative AI that can do for scents what OpenAI’s ChatGPT and Google’s Gemini can do for sounds and images.

Die Technologie von Osmo ist eine komplexe, multidisziplinäre Verschmelzung von Wissenschaft und Technik auf dem neuesten Stand, aber ihr Zweck ist einfach. Das Unternehmen möchte eine generative KI entwickeln, die für Düfte das tun kann, was ChatGPT von OpenAI und Gemini von Google für Töne und Bilder können.

Per the company’s website:

Laut der Website des Unternehmens:

AI that can smell

KI, die riechen kann

Teaching a computer to smell live odors isn’t as simple as giving it sight or sound. Microphones and cameras have existed for decades and the data they produce can be interpreted by a computer the same as any other input.

Einem Computer beizubringen, lebendige Gerüche zu riechen, ist nicht so einfach, wie ihm Bild oder Ton zu geben. Mikrofone und Kameras gibt es schon seit Jahrzehnten und die von ihnen erzeugten Daten können von einem Computer genauso interpretiert werden wie jede andere Eingabe.

But there’s no instrumental analogous to what the microphone is for the human ear. We have technologies such as breathalyzers that can analyze the chemical content of certain gases. These are used for purposes such as testing a person’s breath for the presence of ethanol in order to determine their blood alcohol level.

Aber es gibt kein instrumentelles Analogon zu dem, was das Mikrofon für das menschliche Ohr ist. Wir verfügen über Technologien wie Alkoholtester, die den chemischen Gehalt bestimmter Gase analysieren können. Diese werden beispielsweise dazu verwendet, den Atem einer Person auf das Vorhandensein von Ethanol zu testen, um ihren Blutalkoholspiegel zu bestimmen.

However, these sensory devices have to be fine-tuned to detect a specific set of molecules. Even if a sensor could detect a spectrum of ambient molecules, a computer by itself wouldn’t be capable of classifying and identifying them without assistance from generative AI.

Diese sensorischen Geräte müssen jedoch fein abgestimmt werden, um eine bestimmte Gruppe von Molekülen zu erkennen. Selbst wenn ein Sensor ein Spektrum von Molekülen in der Umgebung erkennen könnte, wäre ein Computer allein nicht in der Lage, sie ohne die Unterstützung generativer KI zu klassifizieren und zu identifizieren.

According to Osmo, that’s where AI comes in. Getting computers to smell involves the seemingly simple task of identifying which molecules are associated with which types of aromas and then training an AI to recognize and identify specific patterns.

Laut Osmo kommt hier die KI ins Spiel. Computer zum Riechen zu bringen, erfordert die scheinbar einfache Aufgabe, zu identifizieren, welche Moleküle mit welchen Arten von Aromen verbunden sind, und dann eine KI zu trainieren, bestimmte Muster zu erkennen und zu identifizieren.

It sounds easy enough, but it turns out that there’s no “smell map” for an AI to study. And inventing a dataset containing labeled examples of molecular bond associations from scratch turned out to be a monumental task.

Das hört sich recht einfach an, aber es stellt sich heraus, dass es keine „Geruchskarte“ gibt, die eine KI studieren könnte. Und es erwies sich als gewaltige Aufgabe, einen Datensatz mit markierten Beispielen molekularer Bindungsassoziationen von Grund auf zu erfinden.

Osmo CEO and co-founder Alex Wiltschko, a former Google engineer, told CNBC that the entire detection and identification process required incredible precision.

Alex Wiltschko, CEO und Mitbegründer von Osmo, ein ehemaliger Google-Ingenieur, sagte gegenüber CNBC, dass der gesamte Erkennungs- und Identifizierungsprozess unglaubliche Präzision erfordere.

“The molecules that carry an odor are present in the air at parts per billion,” said Wiltschko. “The AI has to learn to detect these molecules among millions of others in the background and identify them correctly within milliseconds. It's like finding a needle in a dense and ever-changing haystack.”

„Die Moleküle, die einen Geruch tragen, sind in Teilen pro Milliarde in der Luft vorhanden“, sagte Wiltschko. „Die KI muss lernen, diese Moleküle unter Millionen anderer im Hintergrund zu erkennen und innerhalb von Millisekunden richtig zu identifizieren. Es ist, als würde man eine Nadel in einem dichten und sich ständig verändernden Heuhaufen finden.“

Helping humanity

Der Menschheit helfen

On the surface, the reemergence of Smell-O-Vision may not sound important. But the company hopes to build a system capable of superhuman feats of smell. These would include the ability to smell the presence of certain diseases such as cancer or symptoms associated with diabetes such as low blood sugar.

Oberflächlich betrachtet klingt das Wiederauftauchen von Smell-O-Vision vielleicht nicht wichtig. Das Unternehmen hofft jedoch, ein System zu entwickeln, das zu übermenschlichen Geruchsleistungen fähig ist. Dazu gehört die Fähigkeit, das Vorhandensein bestimmter Krankheiten wie Krebs oder Symptome im Zusammenhang mit Diabetes wie niedriger Blutzucker zu riechen.

The team also hopes to develop a method to recreate smells using molecular synthesis. This would, for example, allow a computer in one place to “smell” something and then send that information to another computer for resynthesis — essentially teleporting odor over the Internet.

Das Team hofft außerdem, eine Methode zur Nachbildung von Gerüchen mithilfe der molekularen Synthese zu entwickeln. Dies würde es beispielsweise einem Computer an einem Ort ermöglichen, etwas zu „riechen“ und diese Informationen dann zur Resynthese an einen anderen Computer zu senden – im Wesentlichen eine Teleportation von Gerüchen über das Internet.

This also means scent could join sight and sound as part of the marketing and branding world. Organizations and companies may one day need to worry over which particular smells best represent their brands.

Dies bedeutet auch, dass Düfte als Teil der Marketing- und Markenwelt mit Bild und Ton einhergehen könnten. Organisationen und Unternehmen müssen sich möglicherweise eines Tages Gedanken darüber machen, welche bestimmten Gerüche ihre Marken am besten repräsentieren.

This begs the question: which cryptocurrency would smell the best?

Da stellt sich die Frage: Welche Kryptowährung würde am besten riechen?

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