Osmo は AI で嗅覚の未来を取り戻したいと考えています

人工知能企業 Osmo は、1960 年にハンス ラウベが世界に「Smell-O-Vision」を紹介したときに約束された未来を取り戻すために熱心に取り組んでいます。

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.

人工知能企業 Osmo は、ハンス・ラウベが世界に「Smell-O-Vision」を紹介した 1960 年に約束された未来を取り戻すために懸命に取り組んでいます。今回のみの目標は、コンピューターに香りの解釈方法を教えることで、世界中の人間の生活を改善することです。

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.

Osmo のテクノロジーは、最先端の科学と工学を複雑かつ学際的に融合させたものですが、その目的はシンプルです。同社は、OpenAIのChatGPTやGoogleのGeminiが音や画像に対してできることを、香りに対しても実行できる生成AIを構築したいと考えている。

Per the company’s website:

同社のウェブサイトによると：

AI that can smell

匂いを嗅ぐAI

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.

コンピューターに生きた匂いを嗅ぐように教えることは、視覚や音を与えることほど簡単ではありません。マイクとカメラは何十年も前から存在しており、それらが生成するデータは、他の入力と同じようにコンピューターで解釈できます。

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.

しかし、人間の耳にマイクに相当する楽器はありません。当社には、特定のガスの化学含有量を分析できる飲酒検知器などの技術があります。これらは、血中アルコール濃度を測定するために、人の呼気中にエタノールが含まれているかどうかを検査するなどの目的で使用されます。

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.

ただし、特定の分子セットを検出するには、これらの感覚デバイスを微調整する必要があります。たとえセンサーが周囲の分子のスペクトルを検出できたとしても、生成 AI の支援なしにコンピューターだけではそれらを分類して識別することはできません。

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.

Osmoによれば、そこにAIの出番があるという。コンピューターに匂いを嗅ぎさせるには、どの分子がどの種類の香りに関連付けられているかを特定し、特定のパターンを認識して識別できるようにAIをトレーニングするという一見単純なタスクが含まれる。

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.

簡単そうに思えますが、AI が学習できる「匂いマップ」は存在しないことが判明しました。そして、分子結合会合のラベル付けされた例を含むデータセットをゼロから作成することは、途方もない作業であることが判明しました。

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

元GoogleエンジニアでOsmoのCEO兼共同創設者のAlex Wiltschko氏はCNBCに対し、検出と識別のプロセス全体には信じられないほどの精度が必要だと語った。

“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.”

「匂いを運ぶ分子は、10億分の1の割合で空気中に存在します」とウィルチコ氏は言う。 「AI は、バックグラウンドで他の何百万もの分子の中からこれらの分子を検出し、ミリ秒以内に正しく識別する方法を学習する必要があります。それは密集して常に変化する干し草の山から針を見つけるようなものです。」

Helping humanity

人類を助ける

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.

表面的には、Smell-O-Vision の復活は重要ではないように聞こえるかもしれません。しかし同社は、嗅覚による超人的な偉業を実現できるシステムを構築したいと考えている。これらには、がんなどの特定の病気の存在や、低血糖などの糖尿病に関連する症状を嗅ぎ分ける能力が含まれます。

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.

研究チームは分子合成を利用して匂いを再現する方法の開発も目指している。これにより、たとえば、ある場所にあるコンピューターが何かを「嗅ぎ」、その情報を別のコンピューターに送信して再合成することが可能になります。つまり、インターネット上で匂いをテレポートすることになります。

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.

これはまた、マーケティングとブランディングの世界の一部として、香りが視覚と聴覚に加わる可能性があることを意味します。組織や企業はいつか、どの特定の香りが自社のブランドを最もよく表すかについて悩む必要が生じるかもしれません。

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

ここで疑問が生じます。どの仮想通貨が最も良い香りがするでしょうか?

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