近日，东京理化研究所（Science Tokyo）的研究人员开发了一种名为Odor Generative Diffusion（OGDiffusion）的人工智能模型，该模型能够自动化地生成基于用户定义香型的新香精配方。这项研究发表在《IEEE Access》上，有望彻底改变香水、食品和家居用品等行业的香精设计方式，从传统的试错法转变为快速、规模化生产。 目前，新香精的设计对于这些行业至关重要，因为香味会对产品的整体体验产生显著影响。然而，传统的香精创作方法不仅耗时，而且高度依赖专业的调香师技能。调香过程中通常需要大量反复尝试，才能达到预期的香味效果。为了解决这一问题，由教授中本高道领导的研究团队开发了OGDiffusion模型。这个模型采用了生成扩散网络，一种通过逆向噪声过程来学习生成新内容的机器学习技术，这种技术已经在图像和文本生成领域广泛使用。 研究人员利用166种精油的化学谱型（质谱数据）及其对应的九种气味描述符（如“柑橘”、“木质”等），对模型进行了训练。用户可以通过输入所需香味特征，让AI生成相应的化学谱型，并通过非负最小二乘法计算出所需的精油混合比例，从而创建新的香精。 为了验证AI生成的香精是否符合预期，研究团队还进行了人类感官测试。在一次双盲实验中，14名参与者被要求根据提供的气味描述符匹配AI生成的香精。结果显示，所有参与者都能够在1%的显著水平下正确识别出预期的香精类型。此外，参与者还能够区分一种特定的、额外加入了某个特定描述符的香精和原始香精，这表明AI生成的香精具有明确和可识别的气味特征。 中本高道教授表示：“我们的扩散网络利用精油的质谱数据分析模式，完全自动化、简化且数据驱动地生成新的香精谱型，同时保持高质量的数据输出。通过消除人为干预和分子合成，我们提供了一种快速、通用且高效的香精生成方法。”他还补充道：“这种方法标志着香氛设计的一个重要进步，尤其是通过自动生成对应于所需气味谱型的质谱，使香味创造更加高效和规模化。即使是初学者也可以轻松创造出自己想要的香味，制作有气味的数字内容。” OGDiffusion模型的出现意味着未来AI将在香精设计中发挥重要作用。这一创新方法不仅可以加速香味设计的过程，还能提高设计的灵活性，适用于包括香水、食品和家居用品在内的多个行业。通过利用AI技术，香精创造变得更加简单和高效，展示了计算机在创意领域的潜力。 业内专家认为，这一成果可能改变传统香精行业的游戏规则，为香水等行业的香精设计带来革命性的变化。东京理化研究所作为世界领先的科研机构，在这一领域的突破再次证明了其在全球科技创新中的地位。