18:19:11

Şirket, Bilgisayarlara Koku Alma Duyusu Kazandırmak İstiyor

Alex Wiltschko, insanların koku alma duyusunu dijitalleştirmek için yapay zekâyı kullanmak amacıyla 2022 yılında Osmo‘yu kurdu. Yapay zekâ, beş insan duyusundan görme ve işitme duyularını zaten taklit edebiliyor. Ve bir şirket bu teknolojiyi başka bir duyuyu dijitalleştirmek için kullanmak istiyor: koku…

Alex Wiltschko, bilgisayarların “görüntü ve ses ürettiğimiz gibi koku üretmesine” yardımcı olmak için yapay zekâ teknolojisini kullanan bir girişim olan Osmo’nun CEO’su ve kurucu ortağıdır.

Wiltschko, CNBC Make It‘e verdiği demeçte uzun zamandır “kokuya takıntılı” olduğunu söylüyor. “Kokuyu anlamaya çalışmak benim tutkum oldu. Bu çok güçlü bir duygusal duyu, ancak hakkında çok az şey biliyoruz.”

Bu nedenle Michigan Üniversitesi‘nden nörobilim alanında lisans derecesi aldı ve 2016 yılında doktorasını yaptığı Harvard Üniversitesi’nde koku nörobilimi üzerine çalıştı.

Ertesi yıl Google Research‘te araştırmacı bilim insanı oldu ve burada beş yıl boyunca bilgisayarların farklı moleküllerin yapılarına göre nasıl koktuklarını tahmin etmelerine yardımcı olmak için makine öğrenimini kullanan bir ekibe liderlik etti.

Osmo, Wiltschko‘nun Google‘daki günleri sırasında bir araştırma projesi olarak başlamış olsa da, 2022 yılında Lux Capital ve Google Ventures‘ın desteğiyle ayrı bir girişim olarak lanse edildi.

Osmo‘nun CEO’su olarak, girişimin misyonunun insanların koku alma duyusunu dijitalleştirerek “insan sağlığını ve mutluluğunu iyileştirmek” olduğunu söylüyor.

İşte Wiltschko‘nun neden insanların bilgisayarlara koku işleme yeteneği kazandırmaktan fayda sağlayabileceğine inandığı, Osmo‘nun benzersiz teknolojisini nasıl geliştirdiği ve teknolojinin gelecekte neleri başarabileceğini umduğu.

Yapay zekâ koku algılama ve yaratma konusunda insanlara nasıl yardımcı olabilir?
Asıl soru şu: Neden bilgisayarlara koku alma yeteneği verelim ki? Wiltschko‘nun belirttiği ana nedenlerden biri, tıp uzmanlarının hastalıkları tespit etmesine yardımcı olmada kritik öneme sahip olması.

“Kokunun hastalıkları tespit etmek için kullanabileceğimiz bilgiler içerdiğini biliyorduk” diyor. “Ancak bilgisayarlar bu dili konuşamıyor ve henüz bu verileri yorumlayamıyor.”

Şirket için uzun vadeli hedefi bu olsa da, yakın vadede Osmo‘nun parfüm, şampuan, böcek kovucu ve çamaşır deterjanı gibi günlük ürünlerdeki kokular için daha güvenli, daha sürdürülebilir aroma molekülleri üretmesini istiyor.

Wiltschko, “Bu ürünlerde genellikle çok az sayıda gizli şirket tarafından tasarlanan kokular bulunur” diyor. “Toksik olmayan ve cildinizi ya da gözlerinizi tahriş etmeyen daha iyi ve daha güvenli bileşenler üreterek daha iyisini yapabileceğimizi düşünüyoruz.”

Osmo kokuyu dijitalleştirmek için yapay zekâyı nasıl kullanıyor?

Google Research‘te çalıştığı süre boyunca Wiltschko‘nun ekibi bir “temel koku haritası” geliştirmek için makine öğrenimi yazılımı kullandı. Bunu yapmak için ekibi, yapay zekâ modelini çiçeksi, meyvemsi veya naneli gibi çeşitli koku kategorilerinde 5.000 aroma molekülünden oluşan bir veri kümesi üzerinde eğitti.

Osmo, bir molekülün yapısına bağlı olarak nasıl kokacağını doğru bir şekilde tahmin etmek üzere yapay zekâ modelini eğitmeye yardımcı olmak için binlerce aroma molekülü kullandı.

Osmo Wiltschko, moleküllerin karmaşık yapıları nedeniyle bilgisayarlar için analiz edilmesinin zor olabileceğini keşfetti.

“Bu kadar zor olmasının nedeni, o molekülde bir bağ gibi küçük bir şeyi hareket ettirebilmeniz ve molekülün kokusunun gülden çürük yumurtaya dönüşmesidir” diyor.

Ancak yapay zekâ teknolojisindeki gelişmeler sayesinde model, moleküllerin farklı yapılarındaki kalıpları algılayabildi ve bu bilgiyi diğer moleküllerin kokusunu doğru bir şekilde tahmin etmek için kullanabildi.

“Nesnelerin nasıl koktuğunu tahmin etme becerisi insanüstü bir şeydi” diyor.

Wiltschko, yapay zekâ sohbet robotları olarak bilinen büyük dil modellerinin “tüm internetten” alınan verilerle eğitilebildiğini, ancak yapay zekâ modellerini oluşturmaya başladıklarında kokularla ilgili benzer bir dijital bilgi kütüphanesinin mevcut olmadığını söylüyor.

“Fark ettiğimiz tek şey, başka kimsenin verilerini kullanamayacağımızdı” diyor. “Aslında koku endüstrisinde harika veri setleri olduğunu düşündükleri ama öyle olmadığını gördüğümüz şirketlerle yaklaşık bir yıl çalıştık.”

Bu durum Wiltschko ve ekibini “yeni bir tür veri” oluşturmaya yöneltti.

Usta parfümörlere göre binlerce molekül ve kokularının tanımlarını elde ettiler. Daha sonra bu verileri, makine öğrenimi şemsiyesi altına giren ve veri noktaları arasındaki ilişkileri tespit etmek ve analiz etmek için güçlü algoritmalar kullanan grafik sinir ağlarına (GNN’ler) beslediler. Sürecin bu noktasında, insanları ve arkadaşlıklarıyla nasıl bağlantılı olduklarını görebileceğiniz bir sosyal ağ düşünün.

Wiltchko‘nun ekibi daha sonra yapay zeka modellerinin atomları, onları birbirine bağlayan bağları ve bu moleküler yapının kokusunu nasıl belirlediğini anlamasına yardımcı olmak için GNN’leri kullanabileceğini söylüyor.

Osmo için sırada ne var

Wiltschko, Osmo‘nun nihayetinde teknolojisini, bir kokuyu bir yerde dijitalleştirip başka bir yerde tam bir kopyasını yeniden yaratarak kokuları ışınlamak için kullanabilmeyi istediğini söylüyor.

“Yapay zeka modelinizin bir şeyin nasıl koktuğunu gerçekten anladığını kendinize kanıtlamanın yolu budur, çünkü eğer onu orijinaliyle aynı kokacak şekilde yeniden yaratamazsanız, kendinizi kandırıyorsunuz demektir” diyor.

Wiltschko ayrıca, hastalıkları daha erken teşhis etmeye yardımcı olmak için teknolojiyi kullanmaya yönelik uzun vadeli hedefini gerçeğe dönüştürmek için çalışmaya devam etmeyi planlıyor.

“Eninde sonunda koku ile hastalıkları tespit edebileceğiz ve bu teknolojiyi inşa etme yolundayız” diyor. “Bu yıl ya da yakın bir zamanda gerçekleşmeyecek ama yolumuza devam ediyoruz.”

Bu içeriği beğendiyseniz lütfen çevrenizle paylaşınız…