Gli scienziati hanno a lungo discusso su come esattamente i recettori del corpo umano ci permettano di percepire una vasta gamma di odori e dare loro l'una o l'altra descrizione. Nel tentativo di risolvere questo problema, è stato chiesto a team di ingegneri di tutto il mondo di creare un'intelligenza artificiale in grado di percepire gli odori così come gli esseri umani.
Prevedere il colore non è così difficile: ad esempio, se un'onda luminosa raggiunge 510 nm, la maggior parte delle persone dirà che è verde. Ma capire che odore ha una particolare molecola è molto più difficile. 22 team di scienziati hanno creato una serie di algoritmi in grado di prevedere gli odori di varie molecole in base alla loro struttura chimica. L'intera gamma di usi pratici del programma resta da determinare, ma gli sviluppatori sperano che, prima di tutto, aiuti i profumieri, i farmacisti e gli operatori del settore alimentare a sviluppare nuove combinazioni uniche di odori.
Il lavoro è iniziato con un recente studio di Leslie Vosshall e colleghi della Rockefeller University di New York, in cui a 49 volontari è stato chiesto di indovinare 467 odori. Per ciascuno di essi è stato sviluppato un sistema di comparazione composto da 19 schemi base: i soggetti hanno affermato se l'odore fosse simile a quello di pesce o aglio, valutato l'intensità e la gradevolezza individuale dell'aroma. Di conseguenza, è stato creato un catalogo, numerando più di un milione di cellule, che caratterizzano alcune molecole odorose.
Quando il biologo computazionale Pablo Meyer lo ha scoperto, ha immediatamente visto lo studio come un'opportunità per verificare se un sistema informatico fosse in grado di prevedere come le persone avrebbero giudicato gli odori. Nonostante il fatto che i ricercatori abbiano scoperto circa 400 recettori degli odori nel corpo umano, rimane un mistero per gli scienziati come esattamente lavorino insieme in modo che una persona possa distinguere anche le sfumature sottili degli odori. Nel 2015, Meyer ei suoi colleghi hanno lanciato la DREAM Olfaction Prediction Challenge. I partecipanti al concorso hanno ricevuto a loro disposizione le stesse tabelle di valutazione dei volontari che descrivono gli odori, insieme alla struttura chimica delle molecole che li producono. Inoltre, il partecipante ha fornito un database di 4800 descrizioni per ogni singola molecola: i suoi atomi, la loro disposizione reciproca, la geometria generale,che alla fine ammontava a circa 2 milioni di punti dati. Alla fine, i dati dovrebbero essere utilizzati per addestrare i programmi per computer a riconoscere gli odori sulla base di informazioni strutturali.
Alla competizione hanno partecipato 22 squadre provenienti da tutto il mondo e, sebbene molte si siano comportate bene, due squadre meritano di essere evidenziate. Il team del Michigan, guidato da Ian Phan Guang, è stato il migliore nel prevedere gli odori per i singoli articoli. Un altro team dell'Università dell'Arizona, guidato da Richard Guerkin, è stato il migliore nell'addestrare il programma per la valutazione dell'odore medio in tutto il campione. Meyer lo riporta in un articolo pubblicato sulla rivista Science.
Naturalmente, molti scienziati sono scettici sugli sviluppi, affermando che il lavoro svolto, sebbene dia un contributo significativo alla scienza, è ancora una selezione piuttosto primitiva, e 19 elementi descrittivi per l'intero spettro degli odori in natura sono chiaramente molto, molto pochi. Studi alternativi con volontari hanno utilizzato 80 o più di questi criteri per valutare verbalmente i diversi odori. Non è chiaro se l'algoritmo esistente sarà in grado di prevedere correttamente la valutazione dell'odore se deve gestire una tale serie di informazioni. Quindi, oggi, la percezione degli odori rimane un mistero sia per i medici che per gli ingegneri.
