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澳洲幸运5开奖网(www.a55555.net):AI喜欢的香水会是什么味道?想不想闻一闻?

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嗅觉是动物物种的基本感觉之一。这对于寻找食物、实现吸引力和感知危险至关重要。


人类通过嗅觉神经细胞中表达的嗅觉受体检测气味或气味。气味对神经细胞的这些嗅觉印象,与其分子特征和物理化学性质有关。这使得定制气味以产生预期的气味印象成为可能。目前的方法仅根据气味的物理化学特征预测嗅觉印象。但是,这种方法无法预测传感数据,而传感数据对于创造气味来说是必不可少的。


为了解决这个问题,东京工业大学(Tokyo Tech)的科学家们采用了解决逆问题的创新策略。这种方法不是从分子数据中预测气味,而是根据气味印象预测分子特征。这是使用标准质谱数据和机器学习 (ML) 模型实现的。


之前开发的基于机器学习的气味预测模型来获得气味印象。然后,根据之前开发的正向模型反向预测气味印象的质谱,该模型的负责人东京工业大学的研究工作。


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气味混合物的质谱是通过单个组分的质谱的线性组合获得的。这种简单的方法可以快速制备气味混合物的预测光谱,还可以预测所需的混合比,这是新气味制备配方的重要组成部分。


该研究展示了哪些分子给出了苹果风味的质谱,并增强了‘水果’和‘甜’的印象。分析方法表明,59 或 60 个分子的组合给出的质谱与从指定的气味印象。有了这些信息,以及特定印象所需的正确混合比例,我们理论上可以制备出所需的气味。



本研究中描述的这种新方法,可以对气味混合物的物理化学性质,以及制备它们所需的混合比例提供高度准确的预测,从而为无尽的定制香水打开了大门。


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