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Nov 27, 2023

このスタートアップは AI を使用して新しい匂いを発見しています

Emily Marin Alex Wilshko apre la sua valigia di plastica nera ed esce.

エミリー・マリン

アレックス・ウィルチコは黒いプラスチックのスーツケースを開け、約60本のガラス瓶を取り出した。 それぞれに異なる香りが含まれています。 ジャスミン炊飯のような、でんぷん質の香りと柔らかい花の香りがします。 また、海の空気とスイカの白い皮を思い出させるものもあります。 1つはサフランのようなもので、革と紅茶の香りが漂います。 次にイチジクの葉、ツゲの木、バジルの刺激的な香りが続きます。 最も驚くべきものは、鼻孔が焼けるような辛さのないタイ唐辛子のピリッとした辛さです。

私の鼻に漂う分子は、これまでに嗅いだことのないものです。 実際、私はその匂いを嗅いだことのある数少ない人間のうちの一人です。 それにもかかわらず、誰かが匂いを嗅ぐ前に、コンピューターモデルが匂いが私たちにとってどのような匂いになるかを予測していました。

ウィルチコ氏は 10 代の頃から香りに夢中で、ここ数年は Google Research で分子の構造のみに基づいて香りを予測するソフトウェアを開発してきました。 彼が私に匂いを嗅ぐよう誘ったバイアルは、マサチューセッツ州ケンブリッジに本拠を置く Google Research からスピンアウトした彼の新しいスタートアップ、Osmo の基礎となっています。 ニューヨークを拠点とするラックス キャピタルと GV (Google Ventures) が主導する最初の資金調達ラウンドで 6,000 万ドルを調達した Osmo は、香水、シャンプー、ローション、キャンドル、その他の日用品用の次世代の香り分子を作成することを目指しています。

300 億ドル規模の世界的なフレグランス産業は、調達がますます困難になったり物議を醸したりする原材料に依存しています。 気候変動による異常気象のせいで、香水業界で人気のある花の供給が減少している。 サンダルウッドのような樹種は乱獲により絶滅の危機に瀕しています。 サフランやベチバーなどの他の原料は、地政学的混乱によるサプライチェーンの混乱に対して脆弱です。 一部のブランドは今でも動物由来のムスクやその他の匂いを使用していますが、動物を捕獲するか殺さなければならないため、倫理的な問題が生じます。 一方、スズランのような香りのリリアルなど、一部の合成代替品は安全上の理由から規制による禁止に直面している。

フレグランス会社の化学者は、一部の天然の香りを再現する方法を発見しましたが、依然として大部分が手作業で行われており、多くの香りには合成代替品がありません。 「私たちは代替品を構築する必要があります。そうしないと、生態系からこれらの動植物を採取し続けなければならなくなります」と、Google Researchに在籍していたときにデジタル嗅覚チームを率いていたOsmoの共同創設者兼最高経営責任者（CEO）のWiltschko氏は言う。 。 「生命を収穫する必要のない、安全で持続可能で再生可能な原料を構築する大きなチャンスがあります。」

同社は短期的には、強力でアレルゲンフリーで生分解性のあるフレーバーおよびフレグランス業界向けの分子を設計したいと考えている。 「私たちは、Osmo を合理的な設計のビジネス モデルだと考えています。人々は非常に特定の匂いを望んでおり、バイオテクノロジー企業や製薬会社で医薬品を設計し、その後それらのライセンスを取得できるのと同じように、私たちは化学物質を設計します」と、ジョシュ ウルフ氏は述べています。 Lux Capital のマネージングパートナーであり、Osmo の共同創設者。 同社は長期的には、コンピュータに嗅覚を与え、香りを「デジタル化」したいと考えているが、その構想はまだそれほど進んでおらず、いくつかの困難な技術的課題に直面している。

ローレン・グッド

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ジュリアン・チョッカトゥ

ウィル・ナイト

嗅覚系は他の感覚ほどよく理解されていないが、それはおそらくより複雑だからである、とフィラデルフィアのモネル化学感覚センターの嗅覚神経科学者であるジョエル・メインランド氏は言う。彼はGoogle Researchのウィルチコ氏の嗅覚チームと協力しているが、実際にはそうではない。オスモに関わっている。

パンを焼いているとき、雨が降った後の草、タバコの煙、祖母の香水など、匂いを感知する能力は、これらの匂い分子が空気中を漂い、鼻に入り、嗅覚を介して脳に情報を伝える匂い受容体に結合するときに始まります。神経。 人間の鼻には約 400 種類の受容体、または特別なセンサータンパク質があります。 それに比べ、目は 3 種類の受容体を使用して視覚を生成し、私たちは約 40 種類の受容体を使用して味覚を感じます。

その複雑さにより、他の知覚体験よりも香りを分類することが難しくなります。 色はカラーホイールと呼ばれるグラデーションで表現でき、音はその波の周波数で表現できます。 臭いに関してはこれに似たものは存在しません。 「現時点では、匂いが互いにどのように関係しているかを理解する何らかの方法が必要です」とメインランド氏は言う。 「私たちは匂いを整理する良い方法を持っていません。」

そこで、ウィルチコ氏の Google チームは、いわゆる「匂いマップ」の構築に取り組みました。これは、似た匂いの分子が集まって匂いを分類する方法です。 しかし、これらの区別を行うために人間の鼻に頼るのではなく、人工知能を使用しました。

彼らはまず、フレグランス カタログから入手可能な 5,000 個の香り分子のデータ セットを機械学習ソフトウェアに入力しました。これらの香りはすべて、一般的に使用され、よく説明されているものです。 たとえば、香りはフルーティ、バター、ウッディですか? このトレーニング セットから、ソフトウェアは各匂い分子の化学構造と人間がそれをどのように表現するかの間の関連性を認識し始め、これらの特性に基づいて分子をグループ化した匂いの高次元マップを構築しました。 「単純な問題のように聞こえますが、分子の構造がほんの少し変化するだけで、バラのような香りから腐った卵のような香りに変化する可能性があります」とウィルチコ氏は言う。 たとえば、分子内の化学結合や炭素原子の数が匂いに影響を与える可能性があります。

次に彼らは、解析するためのさらに謎めいたデータセットをソフトウェアに与えました。それは、科学者によって設計されたものの製造されなかった400個の分子であり、そのためその匂いは説明されていないままでした。 彼らはモデルに、各分子がその構造のみに基づいて、人間にとってどのような匂いがするかを予測するように依頼しました。

これらの予測がどの程度的中したかをテストするために、メインランド氏とモネル社の同僚は、15 人のボランティアからなる委員会に、それぞれの匂いを嗅いで、花の匂い、ミントの匂い、スモーキーの匂いなどのラベルを付けるよう依頼しました。 パネリストは常にお互いに同意していたわけではありません。 嗅覚は他の多くの感覚よりも主観的です。 しかし、香りの 53% については、モデルの予測は、どのボランティアの予測よりもパネルの平均に近かったのです。

ウィルチコ氏によると、システムにはいくつかの制限があるものの、チームはこれが成功だと考えたという。 たとえば、2 つの分子は互いに鏡像ですが、匂いが異なる場合があります。 「匂いは常に根本的に異なるわけではありませんが、微妙に異なります。そして私たちの神経ネットワークはそのことをまったく認識していません」と彼は言います。

ローレン・グッド

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研究チームは9月にその結果をプレプリントサーバーbioRxivに投稿し、現在その論文は科学雑誌で査読中である。

「嗅覚科学で私たちがやりたいことの一つは、人間がどのように匂いを知覚するのかを理解することです」と、ロチェスター大学医学部の嗅覚神経科学者でオスモには関与していないクリシュナン・パドマナバン氏は言う。 同グループの臭気マップがそれを実現する方法を示していると彼は言う。 「彼らが達成できたことは本当に驚くべきことです。」

ウィルチコが私に嗅がせたガラス瓶には、モネルのパネリストが嗅いだのと同じ香りが含まれていた。 同氏によると、オスモはいくつかのフレグランス会社とライセンス供与に向けて積極的な交渉を行っているという。

いくつかの斬新な香りは他の香りよりも商業的に実行可能である、と同社の顧問を務めるフランスのマスター調香師クリストフ・ローダミエル氏は言う。彼は私がさまざまな香りを嗅ぐ間、Zoomで私を案内してくれた。 （新しい香りを調合する大手企業のひとつ、ニューヨークに本拠を置くインターナショナル・フレーバーズ＆フレグランス社によると、世界には調香師がわずか600人しかいないという。）たとえば、海のような香りがする分子はほとんど存在しない、とローダミエル氏は言う。したがって、新しい海の香りが非常に望ましいでしょう。 香料業界が唐辛子をどのように使用するかはわかりませんが、食品の風味付けに使用されることは想像できました。

「この業界は非常に小さく、新しい分子の発見に乗り出した企業はわずか数社しかありません」と彼は言う。 「新しい香りを持つ新しい分子を見つけるには、多くの偶然が必要です。」

そして失敗率も高い。 これらの分子は良い香りがするだけでなく、安全で生分解性である必要もあります。 企業は、これらすべての条件を満たすいくつかの分子を市場に投入するためだけに、年間 1,000 個の分子をテストする可能性があります。 ウィルチコがオスモが作成した分子を彼に送ったとき、ラウダミエルはこう言いました。「香水の成分の別の世界を作成したことに気づきました。」

ウィルチコ氏がオスモの技術で解決できると考えるもう一つの問題は、より優れた蚊よけの開発だ。

世界保健機関によると、マラリアやデング熱などの蚊が媒介する病気により、年間70万人以上が死亡しています。 メスの蚊は人間の血を吸って皮膚の匂いに引き寄せられます。 ゴールドスタンダードと考えられているDEETを含むほとんどの化学忌避剤は、蚊の嗅覚信号を混乱させることで作用し、蚊が次の標的を見つけるのを妨げます。

しかし、DEETにはいくつかの欠点があります。 高濃度で使用する必要があり、プラスチックを劣化させ、皮膚炎を引き起こす可能性があります。 蚊の嗅覚系を研究しているジョンズ・ホプキンス大学の神経科学者クリス・ポッター氏は、他の化学物質と同様に、蚊がDEETに対する耐性を獲得する可能性もある、と語る。 「追加の忌避剤を探すのには十分な理由があると思います」と、オスモとは関係のないポッター氏は言う。 「常にバックアップが必要です。」 2020年、環境保護庁は11年ぶりに新しい忌避剤を承認した。それは、グレープフルーツに特有の香りを与えるヌートカトンと呼ばれる天然由来の化学物質である。 しかし、ウィルチコ氏とグーグルのチームは、機械学習システムを使って新しいシステムを見つけられると考えた。 まず、化合物の構造と忌避剤としての有効性の間の相関関係を認識するようにモデルをトレーニングできるように、香り分子の大規模なデータセットが必要でした。 しかし、最近の科学文献に記載されている蚊よけ剤は数十種類しか見つかりませんでした。 そこでウィルチコ氏は、科学者たちが約19,000の化合物の有効性を試験した1940年代の米国政府の報告書を追跡した。 この取り組みにより、これらの化合物がどの程度効果があるかに基づいてランク付けされ、DEET の発見につながりました。 ウィルチコ氏と彼のチームはデータセットをデジタル化し、それを基にアルゴリズムをトレーニングしました。

ローレン・グッド

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香りの実験で行ったように、彼らは忌避性についてテストされていない 400 個の新規分子をモデルに提供しました。 この場合、彼らはモデルに、それぞれの化学構造のみに基づいてどれが機能するかを予測するように依頼しました。 これらの中から、標準的な臨床検査によるスクリーニングのために 317 を選択しました。 その結果、そのうち 10 種類以上の物質が、現在使用されている DEET やその他の化学物質と同等以上の忌避効果を持っていることがわかりました。

研究チームはその結果をbioRxivのプレプリントで発表したが、この論文はまだ査読されていない。 次にウィルチコ氏は、オスモはこれらの分子の皮膚への安全性と生分解性をテストする予定だと述べた。

ポッターはチームのやり方に感銘を受けた。 「私たちが長い間眠らせていたこのデータが解き放たれました」と彼は言います。 「これで、素晴らしいリストが手に入りました。これらの化学物質を詳しく調べる価値はあります。」

ウィルチコ氏とウルフ氏は、特注の香り分子や新しい忌避剤は単なる始まりにすぎないと考えており、コンピュータに嗅覚を与えるという使命を担っている。 彼らは、AI がどのような匂いなのか、他の匂いとどのように関係しているのかを予測することで、私たちをデジタル嗅覚に近づけることができると考えています。 「長期的なビジョンは、匂いの『シャザム』だ」とウルフ氏は言う。 アプリを使用してラジオで流れている曲を識別できるのと同じように、携帯電話で香りをキャプチャ、保存、送信できるようにすべきだとウルフ氏は考えています。

しかし、それは難しい問題です。 電話は音を伝えるように作られていますが、化学物質を伝えるようには作られていません。 このようなデバイスは、匂い分子を収集し、デジタル署名に変換し、その信号を他の人の携帯電話やコンピューターに渡し、そこでデコードされる必要があります。 次に、その信号を吸入可能な香りに変換するために、ある種の化学物質放出装置が必要になります。

また、ウィルチコ氏は基本的なアイデアを示しているものの、オスモ社は匂いのデジタル化にどのようにアプローチするかについてはまだ詳細を明らかにしていない。 「センサー、マップ、プリンターの 3 つの部分が必要です。センサーは物理世界を取得し、原子をビットに変換します。マップはビットの解釈、保存、圧縮、送信に役立ちます。カラーでは、これらは次のようなテクノロジーです。 RGB と JPEG。次に、ビットを原子に戻すことができる必要があります」と Wiltschko 氏は言います。 「今がこれらすべてをまとめ始める時期だと考えています。」

同社は匂いをデジタル信号に取り込むためのセンサー、さらに言えば匂いを「印刷」するためのデバイスをまだ構築していないが、ウィルチコ氏は、そのために外部の研究者と協力していると述べた。 ウィルチコ氏はこの問題を「ばかばかしいほど難しい」と呼び、何年もかかるだろうと述べている。

実際、人々は何十年も努力してきました。 DigiScents iSmell はデスクトップ コンピュータ用の USB 接続カートリッジで、1999 年に発売されました。これはオンラインで収集した香りデータをエンコードして再生するもので、WIRED はこれが「次の Web 革命を起こす」と主張しました。 しかし、資金不足のため2001年に会社は閉鎖された。

2014 年、Vapor Communications は、iPhone または iPad に接続してユーザーがメッセージ付きで香りを送信できるデバイスである oPhone を発売しました。 同社は2016年に、匂いのプレイリストのように香りのシーケンスを再生できるCyranoと呼ばれる「匂いスピーカー」も導入した。 どちらの製品もまだ市場には出ていません。

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ごく最近では、技術系スタートアップのフィールリアル社が仮想現実ヘッドセットに香りを組み込もうとしたが、食品医薬品局がそれを電子タバコ製品と見なしたため、食品医薬品局との規制上の引っ掛かりに遭遇した。 このヘッドセットはまだ消費者に届けられていない。

そもそもなぜ匂いをデジタル化しようとするのでしょうか？ ウィルチコとウルフにとって、それは匂いが記憶を呼び起こす優れた能力を持っているからです。 「私たちは、おそらく進化論的に最も顕著な感覚である嗅覚を捕捉できていません」とウルフ氏は言う。 「私たちはその感覚を進化させて、危険を回避し、愛する人を発見し、腐った食べ物の匂いを嗅ぎ、世界の美しさを楽しむことができるようになりました。そして、それらを他の人がそこにいない限り、人々と共有するのは難しいのです。」

当面は、既存の香りを再現し、新しい香りを発掘することで、フレグランス業界に変革を起こすことから始める予定だ。 ウィルチコが香りの小瓶をスーツケースに戻しながら、私はサンプリングしたオスモの香りのどれかを身に着けたいかどうか考えました。 1つはヒヤシンスと新緑のバラ。 私がいつも使っているフランスのブランドのローズの香りは、年々値段が上がり、香りも経年変化してきました。 かつて、私が店にいたとき、その理由を尋ねました。問題はバラのサプライチェーンでした。

おそらく代替手段が見つかったら乗り換えると思います。