它可以无缝地应用于各种与嗅觉相

mithilaaktherse

利于分子特征的有效分析。该模型使用包含个分子的数据集进行了精心训练每个分子都与相应的气味描述符例如花香或果味配对。经过严格的训练后它针对种以前未见过的分子进行了测试。该人工智能优于之前发布的模型以至于用模型输出替换训练有素的人类反应将改善整体面板描述。该神经网络表现出与普通人相同的描述不熟悉物质气味的能力。更重要的是它优于传统的基于化学描述符的方这种人工智能生。

成的气味地图超越了气味描述。关的任务例如测量不同物质之间气味的相似性。因此研究人员为一种可以解开嗅觉世界秘密的多功能工具铺平了道路。未来这样的模型可以升级新香气和香水的发现。通过自动预测尚未合成的分子的气味这些人工智 白俄罗斯手机号码列表 能系统消除了昂贵的实验测试的需要显着加快了气味和口味的创新。与视觉和听觉等其他感官不同嗅觉缺乏将物理特性与感知特性联




系起来的完善的映射该准确地表示了感知层次和距离甚至在气味描述方面优于人类小组成员。它可以预测气味强度和感知相似性提供对气味世界的更深入的了解。了解有关人工智能的更多信息艺术生成器和的前个文本到图像提示文本到谷歌开发了一种神经网络可以根据文本描述生成模型标签人工智能解码谷歌分子气味闻免责声明本页面上的任何数据文本或其他内容均作为一般市场信息提供而不作为投资建议。