video: In a new paper published in Science, IBM Research presents the results of the crowdsourced DREAM competition that show it is possible to accurately predict and reverse-engineer perceptual attribute values for individual molecules. This material relates to a paper that appeared in the Feb. 24, 2017, issue of Science, published by AAAS. The paper, by A. Keller at The Rockefeller University in New York, N.Y., and colleagues was titled, 'Predicting human olfactory perception from chemical features of odor molecules.' view more
Credit: Rockefeller University and IBM Research
クラウドソーシングのコンペ（競合）を通じて収集したデータから、分子の構造がわかればそのにおいを正確に予測できることが実証された。DREAM Olfaction Prediction Challengeが提示したこの結果を利用すれば、特定の分子のにおい特性を予測できるだけでなく、人間が感知できるさまざまな風味や芳香をもつ新たな分子を作り出すこともできるだろう。においの予測が難しいのは、一つには、非常に似通った化学構造をもつ分子でも人間には区別できる場合がある一方で、非常に異なる構造をもつ分子がそっくりな香りを生み出す場合もあるからである。香りに寄与する分子特性をさらに理解するため、Andreas KellerとLeslie Vosshallは、49人に構造的・知覚的に異なる476種類の分子を分析してもらい、そのデータを集めた。これらのデータを22のチームに提示し、最も正確なにおい予測モデルの作成を競わせて、各においの特性と特定の分子との関係を予測するアルゴリズムを開発した。全体的に見て最もよく予測された7つの属性は、強さ、ニンニク、心地よさ、甘さ、フルーツ、スパイス、「焦げ臭さ」だった。モデルを使用しない場合、香りによっては最適な予測をするのに数百もの特徴を必要とするものもあるが、DREAMプロジェクトで作成したいくつかのモデルでは、ほんの少数の特徴を基に香りを正確に予測できた。例えば、強さはこの研究で最も予測が難しい特性であり、15の特徴を必要とした一方で、当然と言えば当然ながら、魚の独特な強いにおいは1つの特徴を基に予測できた。結局、これらのモデルはこの研究で分析した19の意味記述子のうち8つを予測するのに成功した。
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