من الجزيئات إلى الذكريات: عصر نقل الروائح يبدأ

هل يمكنك تخيل إرسال تلك الرائحة الجميلة التي شممتها أثناء المشي في الطبيعة بسهولة كالأغنية أو الصورة إلى صديقك أو عائلتك؟

حسنًا، الآن يمكنك ذلك لأن الرقمنة جعلت ذلك ممكنًا. هذا صحيح. تمامًا مثل جميع جوانب حياتك الأخرى، يتم الآن رقمنة الروائح!

رقمنة الرائحة، المعروفة أيضًا باسم الشم الرقمي، هي عملية التقاط الروائح ونقلها وإعادة إنشائها باستخدام المستشعرات والبرمجيات.

من خلال نسخ طريقة دماغ الإنسان في التعرف على الروائح والتمييز بينها، يمكن استخدام الشم الرقمي لإنشاء وسائط رائحة رقمية، وتطوير منتجات جديدة، واكتشاف الأمراض، وتوقع الجزيئات، وزراعة الطعام.

مقارنةً بالصور، تمتلك الرائحة إمكانات أكبر بكثير للتأثير على البشر. فبعد كل شيء، التحفيز الشمي يثير نشاطًا دماغيًا أكثر من التحفيز البصري.

على الرغم من ذلك، فإن معظم التقدم العلمي كان حول البصر والصوت. اليوم، توفر الأجهزة الذكية مثل الهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر المحمولة تقريبًا للجميع قدرات مدمجة رائعة تتركز أساسًا حول الصوت والضوء. لم تحظَ الرائحة بعد بنفس القدرات التقنية والتقدم لأنها، من ناحية، شخصية.

منطقة الشم في الدماغ متصلة مباشرةً بالقرن الأمامي، المرتبط بالذاكرة والإدراك، والمنطقة المسؤولة عن معالجة العاطفة (اللوزة). وبالتالي، تمتلك الروائح القدرة القوية على استدعاء ذاكرة محددة.

ولكن الأهم من ذلك، أنها معقدة للغاية. هناك حوالي 1000 جين لمستقبلات الرائحة، والتي تشفر عددًا مماثلًا من أنواع مستقبلات الشم.

من المثير للاهتمام، هناك ثلاثة أنواع معروفة من المستقبلات الضوئية في العين، بينما توزع مستقبلات الشم عبر 6 ملايين خلية عصبية حسية متخصصة تقع في الجزء العلوي من الأنف.

في الواقع، هذه التعقيد في الرائحة هو ما يسمح لأنوفنا باكتشاف مرض باركنسون. في الوقت نفسه، تمتلك حيوانات مثل الكلاب والنحل حاسة شم قوية لدرجة أنها يمكن أن تشم السرطان ومرض الزهايمر. ومع ذلك، فإن نفس التعقيد هو السبب في فهمنا الضعيف للنظام الشمي.

الأمور، مع ذلك، تتغير مع رقمنة الروائح.

رسم خريطة غير مرئية: بناء خريطة رقمية للروائح

محاولة فهم الرائحة مستمرة منذ زمن طويل، لكن حتى الآن كانت محدودة إلى حد ما.

ومع ذلك، أدت التطورات التكنولوجية إلى تركيز متزايد، مما أدى إلى إنشاء جمعية الشم الرقمي (DOS). تهدف إلى إنشاء أجهزة لتسجيل الروائح، وتحويلها إلى بيانات رقمية، ونقلها، وأخيرًا إعادة إنشائها في أجزاء مختلفة من العالم.

تقود DOS حاليًا مشروعًا عالميًا لالتقاط وأرشفة روائح مواقع متنوعة للحفاظ الثقافي. لهذا، تدعو المجموعة خبراء من جميع أنحاء العالم لرقمنة الروائح من مناطقهم المحلية، والتي سيعيد تكوينها فريق مخصص في طوكيو.

قبل بضع سنوات، طور باحثون من جامعة كيوشو في اليابان، بالتعاون مع جامعة طوكيو، أيضًا طوروا مستشعر شمي يُدعى “الأنف الاصطناعي”، والذي يمكنه التعرف على الأفراد من خلال تحليل المركبات في زفيرهم. بُني باستخدام مصفوفة مستشعرات 16 قناة، وكان “الأنف الاصطناعي” قادرًا على المصادقة البيومترية بدقة متوسطها أكثر من 97٪.

الآن، تقوم شركة Osmo بنقل الروائح بنجاح من جزء من العالم إلى آخر. لاعب رئيسي في هذا المجال، Osmo، يستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي من Google Cloud لرقمنة الروائح من أجل “إعطاء الجميع فرصة لحياة أفضل”.

تتخيل Osmo عصرًا جديدًا حيث يمكن للكمبيوترات توليد الروائح كما تولد الصور والأصوات.

في مقابلة مع CNBC قبل بضعة أشهر، شارك مؤسس Osmo والرئيس التنفيذي أليكس ويلتشكو هوسه بالروائح، قائلاً:

“كان شغفي هو محاولة فهم الرائحة. إنها حاسة عاطفية قوية جدًا، ومع ذلك نعرف القليل جدًا عنها.”

ويلتشكو، الذي درس علوم الأعصاب في جامعة ميتشغان وعلوم الأعصاب الشمية تحديدًا في هارفارد، بدأ Osmo كمشروع بحثي في Google (GOOGL ) قبل أن يطلقه كشركة ناشئة في 2022 بدعم قدره 60 مليون دولار من Google Ventures وLux Capital. في أواخر العام الماضي، منحت مؤسسة بيل وميليندا غيتس أيضًا منحة بقيمة 3.5 مليون دولار، إضافة إلى استثمارها في أسهم بقيمة 5 ملايين دولار.

في Google Research، عمل ويلتشكو على التحقق من أبحاث الشم الرقمي في فريق Brain.

هناك، كان التركيز على استخدام الشبكات العصبية الرسومية (GNN) لتحقيق اختراق في توقع رائحة جزيء من تركيبه. تم إجراء أبحاث إضافية على تصميم جزيئات جديدة لم تُشمّ من قبل ثم توقعها بدقة عالية. كما أن الفريق أنشأ جزيئات تطرد البعوض ولكن لها رائحة قوية في التجارب البشرية.

في عام 2022، كتب ويلتشكو، جنبًا إلى جنب مع ريتشارد سي. جيركين، من Google Research، عن استخدام الخرائط الجزيئية لفهم الرائحة.

اقترح الفريق خرائط حسية للمساعدة في قياس الرائحة، التي تُنتجها جزيئات تتنقل عبر الهواء، ثم تدخل أنوفنا وتلتصق بالمستقبلات الحسية هناك. ولكن مع وجود مليارات الجزيئات القادرة على إنتاج رائحة، من الصعب معرفة أي الجزيئات تنتج أي رائحة.

بينما لدينا خرائط للألوان من خلال عجلة الألوان ونستخدم التردد لتخطيط الأصوات، لا توجد أي خرائط مفيدة للروائح بسبب التعقيد المذكور أعلاه.

قبل بضع سنوات، قبل هذه المدونة، طور الفريق نموذج GNN الذي استكشف آلاف الأمثلة لجزيئات مميزة مقترنة بتصنيفات رائحة لتعلم العلاقة بين بنية الجزيء واحتمالية وجود تصنيف رائحة.

تم تمثيل كل جزيء كمتجه يعبر عن ذلك الجزيء في رائحته. بناءً على ذلك، تم تقديم “خريطة الرائحة الرئيسية” (POM) لتحديد تمثيل المتجه لكل جزيء ذو رائحة.

انقر هنا لتتعرف على نوع جديد من شريحة شمية يمكنها محاكاة حاسة الشم الطبيعية.

واقع جديد: نقل الروائح أصبح حقيقة أخيرًا

في العام الماضي، تحدث ويلتشكو، الرئيس التنفيذي لـ Osmo، عن استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي من Google Cloud لمواجهة تحدي رسم خريطة حاسة الشم لتحسين رفاهية الإنسان.

على مدى السنوات القليلة الماضية، نمت التقنية الاصطناعية بشكل كبير في الشعبية والاستخدام. وفقًا لاستطلاع ماكنزي، ارتفعت تبني الذكاء الاصطناعي إلى 72٪ في 2024 حيث يُستخدم بشكل متزايد في أجزاء أكثر من الأعمال. من المتوقع أن يساهم الذكاء الاصطناعي وفقًا لتوقعات PwC بمقدار 15.7 تريليون دولار في الاقتصاد العالمي بحلول 2030.

لم يترك الذكاء الاصطناعي أي قطاع دون تأثير، ولكن على عكس روبوتات الدردشة التي يمكن تدريبها على بيانات “من جميع أنحاء الإنترنت”، لم تتوفر مكتبة رقمية مماثلة للمعلومات حول الروائح.

جاء اختراق في الشم الآلي من خلال تحدي DREAM Olfaction Prediction الذي استضافه قبل ما يقرب من عقد من الزمن للفرق حول العالم لمشاركة نماذج التعلم الآلي الخاصة بهم.

منذ ذلك الحين، نمت مجموعة البيانات هذه، والآن تستخدم Osmo الذكاء الاصطناعي لتصنيف عالم الروائح الواسع بشكل استثنائي. يُقدّر أن ما يصل إلى 40 مليار جزيء قد يكون له رائحة، لكن فقط 100 مليون منها معروف.

تستخدم الشركة الناشئة حلول الذكاء الاصطناعي من Google Cloud لمعالجة هذا الكم الهائل من البيانات. أحد الحلول يتضمن Vertex AI، الذي يُستخدم لتدريب الذكاء الاصطناعي.

“كان فوق البشر في قدرته على التنبؤ بما كانت الأشياء تشتم.”

– ويلتشكو

بمجرد بناء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها على نطاق واسع، يتم تشغيلها عبر مكتبة جزيئات ضخمة باستخدام Dataflow وتُحفظ النتائج في BigQuery وBigtable.

بينما الهدف النهائي هو تمكين الكمبيوترات من القيام بكل ما يمكن لأنوفنا القيام به—في النهاية مساعدة المتخصصين الطبيين في اكتشاف الأمراض—في المدى القصير، ترغب Osmo في صنع جزيئات عطرية مستدامة وآمنة للروائح مثل العطور، ومبيدات الحشرات، ومنظفات الغسيل.

العطر في هذه المنتجات عادةً “مصمم من قبل عدد قليل جدًا من الشركات السرية”، ويعتقد ويلتشكو أن شركته “يمكنها أن تفعل أفضل… من خلال بناء مكونات أفضل وأكثر أمانًا ليست سامة… ولا تهيج بشرتك أو عينيك.”

وبهذا، نجحت Osmo في نقل رائحة البرقوق. كما يوضح الفريق، يعني ذلك أن Osmo علم الحواسيب كيفية قراءة، ورسم خريطة، وكتابة رائحة من شكلها الأصلي ثم إعادة إنشاء الرائحة أو جوهرها في موقع آخر.

“هذا التطور له تداعيات هائلة عبر الصناعات من العطور، والصحة، والأمن، والزراعة، وأكثر”، أشار Osmo في تحديث الفيديو.

تم تقديم ما يُوصف بأنه “أكثر مشروع طموح لـ Osmo” في وقت سابق من هذا العام، وقد تم تحقيق نقل الروائح بنجاح في المختبر، وفقًا لإعلان Osmo، موضحًا العملية.

المحاولة الأولى الناجحة شملت شريحة بسيطة من جوز الهند ولكنها استخدمت نهجًا جديدًا، لا يتطلب تدخلًا بشريًا إلا عند مستوى الإدخال والإخراج. هذا نتيجة تجارب أسبوعية أجريت باستخدام برامج حديثة وذكاء اصطناعي. أشار الفريق إلى:

“(منذ الإعلان الأول عن نقل الروائح)، أحرزنا تقدمًا مذهلاً. كل شهر، نجعل نقل الروائح أسرع قليلًا، أكثر أتمتة، ونتحدى التقنية لنقل روائح أكثر تعقيدًا.”

العلم وراء نقل الروائح: كيف يعمل؟

طريقة عمل تقنية نقل الروائح هي أنه أولاً يتم إدخال الرائحة المختارة إلى جهاز يُدعى كروماتوغرافيا الغاز-الكتلة (GCMS)، وهي تقنية تُستخدم لتحديد وتحليل المواد في عينة.

بينما يمكن حقن سائل مباشرةً، يُستخدم تحليل الفضاء الرأسية لعينة صلبة، مثل البرقوق. يتضمن هذا التحليل حجز الرائحة في الهواء حول الكائن ثم امتصاصها عبر أنبوب.

يتعرف نظام GCMS على البيانات الخام ثم يرسلها إلى السحابة، حيث تُعرض كإحداثيات على خريطة POM الخاصة به. هذه الأداة المتقدمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي ترسم الروائح في مساحة متعددة الأبعاد للمساعدة في توقع ما ستشمّره تركيبة جزيئية معينة وتمكن من إعادة إنشاء أكثر دقة.

يتم نقل الصيغة إلى روبوت الصياغة، الذي يخلط الروائح المختلفة لإنتاج العينة. تُختبر هذه الأدوات باستمرار للمساعدة في تحسين العمليات.

في الخطوة الأخيرة، قارن الفريق العينة الأصلية والنسخة بهدف تحقيق درجة عالية من التشابه. يهدف الفريق إلى إعادة إنشاء الروائح التي تتماشى مع عائلات الروائح الأصلية، ومع كل تجربة، تمكنوا من التقاط كل تفاصيل الروائح بدقة أكبر.

“نحن نفعل شيئًا لم ينجح أحد في تحقيقه من قبل.”

– Osmo

المسألة هي أن بعض الجزيئات بالكاد تُسجل على المستشعرات، ولكن على الرغم من رقتها، لها تأثير كبير على الرائحة العامة.

أيضًا، مجرد تحريك شيء صغير واحد داخل جزيء قد يغير رائحته من الورد إلى البيض الفاسد. ثم هناك مشكلة أن بعض الجزيئات الموجودة في الروائح اليومية لا تزال غير مُحددة.

من خلال عملية جمع البيانات الخاصة بها، والتي لا تزال جارية، تهدف Osmo إلى حل بعض هذه المشكلات وإيجاد طرق جديدة لإعادة إنشاء الجزيئات.

لقد أنشأت الفريق بالفعل “أكبر بنك بيانات رائحة متوافق مع الذكاء الاصطناعي في العالم”، وهو ضروري لتدريب الخوارزميات وتحسين حاستها الشمية. ومع ذلك، لا يزال التحدي هو جعل كل هذه البيانات قابلة للاستخدام، وهو ما يتطلب توجيهًا بشريًا—عقبة يأمل فريق Osmo في تجاوزها قريبًا.

في الخطوة التالية، ستفتح Osmo عروضًا تجريبية مختارة للجمهور حتى يتمكنوا من تجربة نقل الروائح مباشرة ومراجعة تقنية الشركة ومدى فعاليتها في إعادة إنتاج الرائحة.

بهذا، تقترب الشركة الناشئة أكثر من جمع العالم معًا بأحد أهم الطرق، حيث يمكن مشاركة رائحة جميلة تشمّها بسهولة مع شخص آخر. ثم، في النهاية، تنوي Osmo أن تُكتشف الأمراض عبر الرائحة، وهو “لن يحدث هذا العام أو في أي وقت قريب، لكننا في طريقنا”، قال ويلتشكو.

الشركات التي تساعد في تقدم التقنية الناشئة

الآن، دعونا نلقي نظرة على الشركات التي تعمل على إنشاء هذه التجربة الافتراضية الجديدة حيث يمكن مشاركة روائح العطور والقهوة عبر الإنترنت، تمامًا كما تُنشر صورهم.

حاليًا، هناك عدد قليل من الشركات الناشئة المبتكرة التي تقود نهجًا جديدًا لتقنية الرائحة الرقمية.

تُعد Aryballe واحدة تجمع بين المستشعرات الكيميائية الحيوية، وتعلم الآلة، والبصريات المتقدمة لجمع، وعرض، وتحليل بيانات الرائحة. تعتمد حلولها المادية على منصة Aryballe القائمة على الفوتونيات السيليكونية، التي تكتشف، تسجل، وتتعرف على بيانات الرائحة. كما تقدم Aryballe مستشعر رائحة صلب يُدعى Core Sensor Module (CSM) حساس لآلاف الروائح ويمكن دمجه في بنية العملاء السائلة والميكانيكية والكهربائية.

تُعد Aromyx شركة ناشئة في مجال التكنولوجيا الحيوية موجهة للمستهلك تقيس الطعم والرائحة باستخدام البيولوجيا التركيبية وعلم البيانات. إعادة إنشاء بيولوجيا الأنف البشري توفر رؤى لعملائها. يمكن للشركات استخدام برنامج Aromyx والذكاء الاصطناعي لنشر بياناتهم في سحابة شاملة للمقارنة والنمذجة والمحاكاة والتفسير.

من ناحية أخرى، يُعد Monell Chemical Senses Center معهدًا علميًا مستقلًا غير ربحي يطور خوارزميات تعلم آلي واسعة النطاق لتوقع جودة الرائحة بناءً على البنية الجزيئية وفي النهاية يبني أجهزة بالتعاون مع شركاء تجاريين لاكتشاف، توليد، ومشاركة الروائح. مشروعه AROMA يقيم حاليًا أفضل الطرق لتصميم نظام عالمي لتصنيف الروائح.

نظرًا لأن الشم الرقمي مجال متخصص وناشئ، لا توجد شركات عامة تشارك مباشرة في تطويره. ومع ذلك، هناك بعض الشركات التي تُحرز تقدمًا في التقنيات ذات الصلة.

1. Thermo Fisher Scientific

القيمة السوقية البالغة 211 مليار دولار لشركة Thermo Fisher Scientific (TMO ) ، التي ارتفعت أسهمها بنسبة 3.95٪ منذ بداية العام وتُتداول عند 551.74 دولار، يمكن أن تساهم في الشم الرقمي من خلال نظام GCMS الخاص بها. تم تصميم حلولها لتناسب أي سير عمل مختبري.

تمتلك الشركة ربحية السهم (TTM) قدرها 15.95، نسبة السعر إلى الأرباح (TTM) 34.60، وعائد توزيعات 0.28٪. بالنسبة للربع الثالث من 2024، أفادت بإيرادات قدرها 10.60 مليار دولار.

2. International Flavors & Fragrances

هذه الشركة ذات القيمة السوقية 23.59 مليار دولار تعمل أساسًا على إنشاء العطور والنكهات لكنها استثمرت أيضًا في تقنيات ابتكار الروائح مثل إنشاء العطر المدفوع بالذكاء الاصطناعي وإدراك الحسية.

أنشأت الشركة أداة الذكاء الاصطناعي الداخلية منذ سنوات عديدة وتستخدمها، إلى جانب بيانات إدراك المستهلك وعلم الأعصاب، لتصميم الروائح. “بدأنا في بناء فهم شامل للصلة بين الشم والعواطف”، قالت جوديث غروس، نائبة رئيس التواصل والعلامة التجارية، قسم الروائح في IFF، مضيفةً أن قاعدة البيانات انتقلت من العواطف البسيطة إلى الألوان والملمس.

في الوقت نفسه، تُعد تقنية الإدراك الحسي التقنية نظام تغليف دقيق لتوصيل العطر إلى الأقمشة التي يسمح بإطلاق العطر من الملابس وغيرها من الأقمشة على مدى فترة زمنية.

في وقت كتابة هذا المقال، تُتداول أسهم IFF عند 92.56 دولار، بارتفاع 14٪ منذ بداية العام، مع ربحية السهم (TTM) قدرها -9.10، نسبة السعر إلى الأرباح (TTM) -10.15، وعائد توزيعات 1.73٪. بالنسبة للربع الثالث من 2024، أفادت الشركة بمبيعات صافية قدرها 2.93 مليار دولار وتدفقات نقدية من العمليات بقيمة 702 مليون دولار.

3. Alphabet (GOOGL )

كما شاركنا، لعبت ابتكارات الذكاء الاصطناعي من Google دورًا رئيسيًا في أبحاث الشم الرقمي لـ Osmo. نظرًا للإمكانات الضخمة للذكاء الاصطناعي، تستمر التقنية في أن تكون محور اهتمام العملاق التقني، الذي أشار خلال مكالمة الأرباح للربع الثالث من 2024:

“نحن في موقع فريد لقيادة عصر الذكاء الاصطناعي بفضل نهجنا المتكامل الفريد للابتكار في الذكاء الاصطناعي، ونحن الآن نرى هذا يعمل على نطاق واسع.”

تشمل ابتكارات الذكاء الاصطناعي في Google بنية تحتية قوية تشمل مراكز البيانات والرقائق، وفِرق بحثية تدفع أبحاث الذكاء الاصطناعي وتبني نماذج، ووصولًا عالميًا واسعًا عبر منتجاتها.

في هذا الربع، أبلغت الشركة الأم لـ Google عن إيرادات قدرها 88.27 مليار دولار، بزيادة 15٪ على أساس سنوي. وكانت إيرادات السحابة قوية بشكل خاص عند 11.35 مليار دولار، بزيادة تقارب 35٪ عن العام السابق، مدفوعةً بعروض الذكاء الاصطناعي.

الخلاصة

حتى الآن، كان مشاركة الرائحة محدودة بمشاركة ذاكرتنا أو تجربتنا لها. ومع ذلك، سيسمح رقمنة الرائحة بإعادة إنشاء الرائحة فعليًا، وبالتالي لديها القدرة على فتح إمكانيات لا حصر لها عبر الصناعات، بما في ذلك تصميم المنتجات، والواقع الممتد، ومراقبة الجودة، والرعاية الصحية.

لذلك، من إنشاء جزيئات عطرية أكثر استدامة للمنتجات اليومية إلى توقع جزيئات تطرد الحشرات لمنع الأمراض المنقولة عبر البعوض مثل الملاريا، يمكن لرقمنة الروائح أن تساعد في خلق تجارب لا تُنسى وتحسين صحة الإنسان، مما يخلق مستقبلًا أفضل لنا جميعًا!

انقر هنا لتتعرف على كل شيء حول الاستثمار في الذكاء الاصطناعي.