Los avances registrados durante los últimos años en el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) y sus diferentes campos de uso se convirtieron en un gran atractivo para compañías que destinan miles de millones de dólares para lograr destacarse con productos o servicios disruptivos en la industria, como en el caso de ChatGPT. Pero poner a trabajar a modelos inteligentes para que redacten texto o generen imágenes conlleva un proceso que, comparado con el potencial de esta tecnología, puede evaluarse como sencillo.
Esto se debe a que la IA está siendo aprovechada en proyectos que se encuentran, hasta el momento, con barreras difíciles de sobrepasar, como en el caso de Osmo, una compañía fundada por un exinvestigador de Google que quiere "digitalizar el olfato".
Su fundador es Alex Wiltschko, doctor en neurobiología especializado en neurociencia olfativa que trabajó desarrollando software en Google Research, en donde el objetivo era establecer patrones moleculares comunes para olores de una vasta base de datos, conformada únicamente por su estructura química.
Luego, fundó una startup llamada Osmo, una filial de Google Research con sede en Cambridge, Massachusetts.
Para la creación de su startup Osmo, Wiltschko consiguió una ronda de financiación inicial de 60 millones de dólares liderada por Lux Capital y Google Ventures, capital destinado al objetivo de lograr la próxima generación de moléculas aromáticas para perfumes, champús, lociones, velas y otros productos de uso cotidiano. Se trata de moléculas diseñadas por modelos computacionales para generar aromas inexistentes.
La compañía diseña moléculas de gran potencia, libres de alérgenos y biodegradables. Luego, genera muestras que almacenan en viales, e incluso negocian con empresas de la industria de fragancias para vender las licencias de sus aromas artificiales.
Sus muestras evocan olores de arroz jazmín cocinado, del aire del mar, la cáscara blanca de una sandía o azafrán con notas de cuero y té negro, entre otros.
Esto resulta atractivo para la industria mundial de fragancias –valorada en 30 mil millones de dólares– dado que, en su mayoría, las empresas del sector se sirven de materias primas cada vez más difíciles de extraer, ya sea por su escacez o por factores ambientales.
Mapear y generar olores inexistentes con IA
El mayor desafío de Osmo a la hora de replicar el sistema olfativo mediante tecnología es, precisamente, técnico. La capacidad de detectar olores como el de un perfume o ingredientes en una cocina comienza cuando las moléculas del olor flotan en el aire, entran en la nariz y se unen a los receptores, que transmiten información al cerebro a través del nervio olfativo. Esto es posible gracias a que la nariz humana tiene unos 400 tipos de receptores o proteínas sensoras especiales. En comparación, el ojo utiliza tres tipos de receptores para producir la visión, y el gusto cuenta con unos 40. Mientras que los colores pueden representarse mediante una rueda cromática y los sonidos por la frecuenca de sus ondas, en el caso de los aromas esto se vuelve más complejo. Por ello, el equipo de Wiltschko ideó una solución mientras trabajaba en Google, en donde construyeron lo que llamaron un Mapa de Olores Primarios (POM, por sus siglas en inglés), una forma de categorizar y agrupar moléculas que huelen igual mediante un modelo de IA. Los desarrolladores entrenaron un software de aprendizaje automático con un grupo de datos de 5.000 moléculas aromáticas disponibles en catálogos de fragancias que agrupan olores utilizados comúnmente y que se han descrito con características como afrutado, amaderado o aceitoso. Basándose en ese conjunto de datos, el sistema establece asociaciones entre la estructura química de cada molécula olfativa y las descripciones humanas asociadas, a partir de lo cual construye un mapa tridimensional de aromas que agrupa las moléculas en función de estas características. Luego, le dieron al sistema otro conjunto de datos, pero esta vez se trató de 400 moléculas diseñadas por científicos que no estaban asociadas con olores conocidos. Lo que le pidieron al modelo en este caso fue que predijera las notas de cada molécula y cómo olerían para un ser humano, únicamente en funión de su estructura. Para comprobar la veracidad de estas predicciones, los investigadores le pidieron a un grupo de 15 voluntarios que olfatearan cada fragancia y le asignaran etiquetas como floral, mentolado o ahumado, entre otros. Aunque los participantes no siempre estaban de acuerdo –dada la subjetividad del olfato–, en el 53% de los olores las estimaciones del modelo se acercaban más a la media del grupo que a la de cualquier voluntario. Un detalle que dificultaba el trabajo de la IA eran las pequeñas diferencias moleculares entre aromas que son idénticos a nivel químico pero que que huelan distinto, lo que los hace difíciles de leer para el sistema. Por otro lado, según Wiltschko, los desarrollos de su compañía también podrían contribuir a crear repelentes de mosquitos más efectivos. En la mayoría de los casos, los repelentes incluyen DEET, un compuesto químico que debe utilizarse en altas concentraciones y puede degradar el plástico y causar irritación cutánea. Dicho compuesto cumple la función de alterar las señales olfativas de la piel para confundir a los mosquitos, pero ante los efectos no deseados y el hecho de que los insectos han comenzado a desarrollar resistencia para sortearlo, la tecnología de Osmo resulta prometedora para identificar moléculas de fragancias que también tienen un efecto repelente, para luego someterlas a pruebas de seguridad cutánea y biodegradabilidad. Una vez afinado el sistema de identificación de olores, luego quedará el reto de conseguir la digitalización de los olores. El mecanismo diseñado por la compañía se divide en distintas fases. Primero, se requiere un sistema para convertir los olores capturados por un sensor en bits, es decir, unidades de información que el modelo de IA pueda procesar y etiquetar. Luego se debe pasar a la etapa en la que se convierten esos nuevos bits en aromas, lo que Osmo define como "Teletransportación de olores" en su sitio oficial, en donde además asegura que actualmente es posible "hacer esto con muchos aromas", aunque "todos los pasos aún requieren una guía manual". En cuanto al proceso, describen que se utiliza un sensor molecular llamado cromatógrafo de gases y espectrómetro de masas, que identifica las moléculas en acción y, utilizando la IA y el mapa de aromas patentados de Osmo, genera una fórmula lista para la teletransportación. Finalmente, el aroma se puede recrear utilizando una impresora especializada que tiene el tamaño de un refrigerador.
Teletransportación de olores
