Osmo는 AI를 통해 Smell-O-Vision의 미래를 되살리고 싶어합니다

인공 지능 회사인 Osmo는 Hans Laube가 "Smell-O-Vision"을 세상에 소개했던 1960년에 약속했던 미래를 되찾기 위해 열심히 노력하고 있습니다.

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.

인공 지능 회사인 Osmo는 Hans Laube가 "Smell-O-Vision"을 세상에 소개했던 1960년에 약속했던 미래를 되찾기 위해 열심히 노력하고 있습니다. 이번 목표는 컴퓨터에게 향기를 해석하는 방법을 가르쳐 전 세계 인류의 삶을 개선하는 것입니다.

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.

Osmo의 기술은 최첨단 과학과 엔지니어링의 복잡하고 다양한 분야의 융합이지만 그 목적은 간단합니다. 이 회사는 OpenAI의 ChatGPT와 Google의 Gemini가 소리와 이미지에 대해 할 수 있는 것과 같은 냄새에 대해 할 수 있는 생성 AI를 구축하고자 합니다.

Per the company’s website:

회사 웹사이트에 따르면:

AI that can smell

냄새를 맡을 수 있는 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.

컴퓨터가 살아있는 냄새를 맡도록 가르치는 것은 시각이나 청각을 제공하는 것만큼 간단하지 않습니다. 마이크와 카메라는 수십 년 동안 존재해 왔으며 이들이 생성하는 데이터는 다른 입력과 마찬가지로 컴퓨터에서 해석할 수 있습니다.

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.

그러나 인간의 귀에 사용되는 마이크와 유사한 도구는 없습니다. 우리는 특정 가스의 화학적 함량을 분석할 수 있는 음주 측정기와 같은 기술을 보유하고 있습니다. 이는 혈중 알코올 농도를 확인하기 위해 사람의 호흡에 에탄올이 있는지 테스트하는 등의 목적으로 사용됩니다.

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.

그러나 이러한 감각 장치는 특정 분자 세트를 감지하도록 미세 조정되어야 합니다. 센서가 주변 분자의 스펙트럼을 감지할 수 있더라도 컴퓨터 자체는 생성 AI의 도움 없이는 이를 분류하고 식별할 수 없습니다.

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.

Osmo에 따르면 이것이 AI가 필요한 곳입니다. 컴퓨터가 냄새를 맡게 하려면 어떤 분자가 어떤 유형의 향기와 연관되어 있는지 식별한 다음 특정 패턴을 인식하고 식별하도록 AI를 훈련시키는 겉으로는 간단해 보이는 작업이 필요합니다.

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.

충분히 쉬워 보이지만 AI가 연구할 수 있는 "냄새 지도"가 없다는 것이 밝혀졌습니다. 그리고 처음부터 분자 결합 연관성의 라벨이 붙은 예를 포함하는 데이터 세트를 만드는 것은 엄청난 작업이었습니다.

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

전 Google 엔지니어이자 Osmo CEO이자 공동 창립자인 Alex Wiltschko는 CNBC에 전체 감지 및 식별 프로세스에 놀라운 정밀도가 필요하다고 말했습니다.

“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.”

“냄새를 운반하는 분자는 공기 중에 10억분의 1로 존재합니다.”라고 Wiltschko는 말했습니다. “AI는 백그라운드에 있는 수백만 개의 분자 중에서 이러한 분자를 감지하고 밀리초 내에 올바르게 식별하는 방법을 배워야 합니다. 마치 끊임없이 변화하는 빽빽한 건초더미에서 바늘을 찾는 것과 같습니다.”

Helping humanity

인류를 돕는다

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.

표면적으로 Smell-O-Vision의 재출현은 중요하지 않게 들릴 수 있습니다. 그러나 회사는 초인적인 후각 능력을 갖춘 시스템을 구축하기를 희망하고 있습니다. 여기에는 암이나 저혈당과 같은 당뇨병과 관련된 증상과 같은 특정 질병의 존재를 냄새 맡는 능력이 포함됩니다.

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.

연구팀은 또한 분자 합성을 이용해 냄새를 재현하는 방법도 개발할 계획이다. 예를 들어, 이는 한 장소에 있는 컴퓨터가 무언가의 "냄새를 맡은" 다음 재합성을 위해 해당 정보를 다른 컴퓨터로 보내는 것을 허용합니다. 즉, 본질적으로 인터넷을 통해 냄새를 순간 이동시키는 것입니다.

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.

이는 또한 향기가 마케팅 및 브랜딩 세계의 일부로 시각과 청각에 결합될 수 있음을 의미합니다. 조직과 회사는 언젠가 어떤 특정 냄새가 자신의 브랜드를 가장 잘 표현하는지 고민해야 할 수도 있습니다.

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

이것은 어떤 암호화폐가 가장 좋은 냄새를 풍길 것인가라는 질문을 던집니다.

Related: Swiss tech firm launches AI made of human brain cells rental service

관련: 스위스 기술 회사, 인간 뇌세포로 만든 AI 대여 서비스 출시