人工知能
分子から記憶へ：香りテレポーテーションの時代が始まる
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ハイキングで嗅いだあの美しい香りを、曲や写真のように簡単に友人や家族に送れると想像できますか？
さて、今やそれが可能です。デジタル化が実現させました。その通りです。あなたの生活の他のすべての要素と同様に、香りさえもデジタル化されています！
匂いをデジタル化すること、すなわちデジタル嗅覚（digital olfaction）とは、センサーとソフトウェアを用いて香りを捕捉し、送信し、再現するプロセスです。
人間の脳が匂いを識別し区別する方法を模倣することで、デジタル嗅覚はデジタル香りメディアの作成、新製品の開発、疾病の検出、分子の予測、そして食料の栽培に利用できます。
画像と比較すると、匂いは人間に与える影響の可能性がはるかに大きいです。結局のところ、嗅覚刺激は視覚刺激よりも多くの脳活動を引き起こします。
それにもかかわらず、科学の進歩の大半は視覚と聴覚に関するものです。現在、スマートフォンやノートパソコンなどのスマートデバイスは、ほぼすべての人に音と光を中心とした優れた組み込み機能を提供しています。香りはまだ同様の技術的能力や進歩を得ていません。その理由の一つは、香りが個人的なものだからです。
脳の嗅覚領域は、記憶と認知に関わる海馬や感情処理を司る扁桃体と直接つながっています。その結果、香りは特定の記憶を呼び起こす強力な能力を持っています。
しかし何より重要なのは、非常に複雑であることです。嗅覚受容体の遺伝子は約1000個あり、同数の嗅覚受容体タイプをコードしています。
興味深いことに、目には3種類の光受容体が知られていますが、嗅覚受容体は鼻の上部に存在する600万個の特殊な感覚神経細胞に分布しています。
実は、この匂いの複雑さが私たちの鼻がパーキンソン病を検出できる要因です。一方、犬やミツバチなどの動物は非常に高度な嗅覚を持ち、がんやアルツハイマーさえも嗅ぎ分けることができます。しかし、同じ複雑さが嗅覚システムに対する理解が乏しい理由でもあります。
しかし、香りがデジタル化されるにつれて状況は変わりつつあります。
見えないものを描く：匂いのデジタルマップを構築する
匂いを理解しようとする試みは長い間続いてきましたが、これまでのところ、かなり限られたものでした。
しかし、技術の進歩により関心が高まり、デジタル嗅覚協会（Digital Olfaction Society、略称DOS）が設立されました。DOSは、匂いを記録するデバイスを作り、デジタルデータに変換し、送信し、最終的に世界各地で再現することを目指しています。
DOSは現在、文化保存のために多様な地域の香りを捕捉・アーカイブするグローバルプロジェクトを主導しています。そのために、世界中の専門家に自地域の香りをデジタル化するよう呼びかけており、東京の専任チームが再構築します。
数年前、日本の九州大学と東京大学が協力し、開発した『人工鼻』という嗅覚センサーは、呼気中の化合物を分析することで個人を識別できました。16チャンネルのセンサーアレイで構成されたこの『人工鼻』は、平均97％以上の精度で生体認証を実現しました。
現在、Osmoは世界のある場所から別の場所へ香りをテレポートすることに成功しています。この分野の主要プレイヤーであるOsmoは、Google Cloud AI技術を活用して香りをデジタル化し、「すべての人により良い生活のチャンスを提供する」ことを目指しています。
Osmoは、コンピュータが画像や音声を生成するのと同様に、香りを生成できる新時代を構想しています。
「匂いを理解しようとすることは私の情熱です。これは非常に強力な感情的感覚ですが、私たちはそれについてほとんど知らないのです。」
Wiltschko氏はミシガン大学で神経科学、ハーバード大学で嗅覚神経科学を学び、Google (GOOGL )での研究プロジェクトとしてOsmoを開始し、2022年にGoogle VenturesとLux Capitalから6000万ドルの支援を受けてスタートアップとして立ち上げました。昨年末、ビル＆メリンダ・ゲイツ財団も授与し、Osmoに350万ドルの助成金を提供し、500万ドルの株式投資に加えました。
Google Researchでは、WiltschkoはBrainチームでデジタル嗅覚研究の検証に取り組みました。
そこでの焦点は、グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いて分子構造から匂いを予測する画期的な手法を実現することでした。さらに、これまでに嗅がれたことのない新しい分子を設計し、高精度で予測する研究が行われました。チームはまた、蚊を寄せ付けない分子を作成しましたが、ヒト試験では非常に強い香りがしました。
2022年、WiltschkoはRichard C. Gerkinと共にGoogle Researchとして、分子マップを用いた匂いの理解について執筆しました。
チームは、空気中を漂い鼻に入り感覚受容体に結合する分子が生成する匂いを測定するための感覚マップを提案しました。しかし、匂いを生み出す可能性のある分子は数十億にも上り、どの分子がどの匂いを生むか正確に特定するのは困難です。
色についてはカラーホイールで、音については周波数でマッピングできますが、先に述べたように匂いに関してはその複雑さから有用なマップは存在しません。
数年前、このブログの前に、チームは数千の異なる分子と匂いラベルの組み合わせを調査し、分子構造と匂いラベルが付く確率との関係を学習するGNNモデルを開発しました。
各分子はその匂いを表すベクトルとして表現されました。これに基づき、「Principal Odor Map（POM）」が導入され、すべての匂い分子のベクトル表現を特定しました。
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新たな現実：香りテレポーテーションがついに実現
昨年、OsmoのCEOであるWiltschkoは、Google CloudのAI技術を活用して嗅覚のマッピング課題に取り組み、人間のウェルビーイング向上を目指すことについて語りました。
ここ数年で、人工技術は人気と利用が大幅に拡大しました。マッキンゼーの調査によると、AIの導入率は2024年に驚異の72％に達し、ビジネスのさまざまな領域でますます活用されています。PwCは、2030年までにAIが世界経済に15.7兆ドルの貢献をもたらすと予測しています。
AIはすべてのセクターに影響を及ぼしていますが、「インターネット全体」のデータで訓練できるAIチャットボットとは異なり、香りに関する同様のデジタル情報ライブラリはまだ存在していません。
機械嗅覚の画期的な進展は、約10年前に開催されたDREAM Olfaction Prediction Challengeで、世界中のチームが機械学習モデルを共有したことによりもたらされました。
それ以来、このデータセットは拡大し、現在OsmoはAIを活用して極めて広範な香りの世界をカタログ化しています。推定では、400億もの分子が匂いを持つ可能性がありますが、既知なのは1億分子にすぎません。
このスタートアップは、Google Cloud AIソリューションを用いて膨大なデータを処理しています。そのうちの一つがVertex AIで、AIのトレーニングに使用されています。
「それは、物がどのように匂うかを予測する能力において超人的でした。」
– Wiltschko
機械学習モデルが構築、訓練、スケールでデプロイされた後、Dataflowを使用して大規模な分子ライブラリに対して実行され、結果はBigQueryとBigtableに格納されます。
最終目標は、コンピュータが鼻と同様のすべてのことを可能にし、最終的には医療専門家が疾病を検出できるようにすることですが、短期的には、Osmoは香水、虫除け、洗剤などの香料に対して、持続可能で安全なアロマ分子を作り出すことを目指しています。
これらの製品に含まれる香料は通常「ごく少数の秘密主義的な企業が設計」しており、Wiltschkoは自社が「より良く、かつ安全な、毒性のない、皮膚や目を刺激しない成分を作ることで、より良い結果を出せる」と考えています。
これにより、Osmoはプラムの香りをテレポートすることに成功しました。チームの説明によれば、これはOsmoがコンピュータに元の形態から香りを読み取り、マッピングし、書き込む方法を教え、別の場所でその匂いまたは本質を再現できるようにしたことを意味します。
「この開発は、香料、健康、セキュリティ、農業など、さまざまな産業に大きな影響を与えます」とOsmoはビデオアップデートで述べました。
今年初めに紹介された「Osmoの最も野心的なプロジェクト」とされる香りテレポーテーションは、実験室での成功が発表され、Osmoはそのプロセスを詳細に説明しました。
最初の成功例はシンプルなココナッツのスライスを用いましたが、入力と出力のレベルを除いて人間の介入を必要としない新しいアプローチでした。これは、最新のソフトウェアとAIを用いた週次実験の結果です。チームは次のように述べました：
「（香りテレポーテーションを最初に発表して以来）驚異的な進展を遂げました。毎月、香りテレポーテーションを少しずつ速く、より自動化し、より複雑な匂いを送信できるように挑戦しています。」
香りテレポーテーションの科学：仕組みは？
香りテレポーテーション技術の仕組みは、まず選択された香りをガスクロマトグラフィー質量分析（GCMS）という装置に導入することです。この手法はサンプル中の物質を特定・分析するために使用されます。
液体は直接注入できますが、プラムのような固体サンプルにはヘッドスペース分析が使用されます。この分析では、対象物の周囲の空気中に香りを捕捉し、チューブを通して吸収します。
GCMSシステムは生データを認識し、クラウドに送信します。そこでデータはPOM上の座標として表示されます。この高度なAI駆動ツールは匂いを多次元空間にマッピングし、特定の分子組み合わせがどのような香りかを予測し、より正確な再現を可能にします。
その配合式はFormulation Robotに転送され、さまざまな香りをブレンドしてサンプルを生成します。これらのツールはプロセスの改善のために常にテストされています。
最後のステップでは、チームは元のサンプルとコピーを比較し、高い類似度を達成することを目指しました。チームは元の匂いファミリーに合致する香りを再現することを目指し、試行を重ねるごとに匂いに固有の微妙なニュアンスをより正確に捉えることができました。
「これまで誰も成し遂げられなかったことを私たちはやっています。」
– Osmo
実際のところ、いくつかの分子はセンサーにほとんど検出されませんが、その微妙さにもかかわらず、全体の香りに大きな影響を与えます。
また、分子内のごく小さな構造を変えるだけで、香りがバラから腐った卵に変わる可能性があります。そして、日常的な香りに関わるいくつかの分子が未だに特定されていないという問題があります。
現在進行中のデータ収集プロセスにより、Osmoはこれらの問題のいくつかを解決し、分子を再現する新たな方法を見つけることを目指しています。
チームはすでに「世界最大のAI対応香りデータベース」を構築しており、アルゴリズムの訓練と嗅覚の洗練に必要です。しかし、すべてのデータを有用にするためには人間の指導が必要という課題が残っており、Osmoチームは近いうちにそれを克服したいと考えています。
次のステップでは、Osmoは選択されたデモを一般公開し、ユーザーが香りテレポーテーションを直接体験し、スタートアップの技術と香り再現の有効性を評価できるようにします。
これにより、スタートアップは、あなたが嗅いだ美しい香りを簡単に他者と共有できるという、最も基本的な方法の一つで世界を結びつけることにさらに近づきました。そして最終的には、香りで疾病を検出することを目指していますが、Wiltschkoは「今年やすぐには実現しませんが、道は進んでいます」と述べました。
新興技術の発展を支援する企業
次に、香水やコーヒーの香りをインターネット上で共有できる新しいバーチャル体験を創出しようとしている企業を見てみましょう。これは、写真を投稿するのと同様のことです。
現在、デジタル嗅覚技術に新たなアプローチを開拓している革新的なスタートアップがいくつかあります。
Aryballeは、生化学センサー、機械学習、先進的な光学を組み合わせ、匂いデータの収集、表示、分析を行う企業です。そのハードウェアソリューションは、Aryballeのシリコンフォトニクスベースのプラットフォームに基づき、匂いデータを検出、記録、認識します。Aryballeはまた、数千の匂いに感度を持ち、顧客の流体、機械、電気アーキテクチャに統合できる固体状態の匂いセンサー「Core Sensor Module（CSM）」を提供しています。
Aromyxは、合成生物学とデータサイエンスを活用して味覚と嗅覚を測定する、消費者向けバイオテックスタートアップです。人間の鼻の生物学を再現することで顧客に洞察を提供します。企業はAromyxのソフトウェアとAIプログラムを使用して、データを包括的なクラウドに展開し、比較、モデリング、シミュレーション、解釈を行うことができます。
一方、Monell Chemical Senses Centerは、独立した非営利の科学研究機関で、分子構造に基づく匂い品質を予測する大規模機械学習アルゴリズムを開発し、最終的に商業パートナーと協力して匂いを検出・生成・共有するデバイスを構築しています。現在、プロジェクトAROMAは、匂いを分類する汎用システムの設計方法を評価しています。
デジタル嗅覚は高度に専門的で新興分野であるため、直接関与している上場企業はほとんどありません。しかし、関連技術で進展を遂げている企業はいくつかあります。
1. Thermo Fisher Scientific
時価総額2110億ドルのThermo Fisher Scientific (TMO ) は、株価が年初来3.95％上昇し、現在$551.74で取引されており、GCMSシステムを通じてデジタル嗅覚に貢献できます。そのソリューションはあらゆる実験室のワークフローに合わせて設計されています。
TMO 価格チャート
同社のEPS（TTM）は15.95、P/E（TTM）は34.60、配当利回りは0.28％です。2024年第3四半期には、報告した売上高は10.60億ドルです。
2. International Flavors & Fragrances
時価総額235.9億ドルのこの企業は主に香料とフレーバーの創出に取り組んでいますが、AI駆動の香り創造や感覚認知などの香りイノベーション技術にも投資しています。
同社は何年も前に社内AIツールを開発し、これを消費者の認知データや神経科学と組み合わせて香りを設計しています。「私たちは、嗅覚と香り、そして感情との関係について広範な理解を構築し始めました」と、IFFのコミュニケーション・ブランディング副社長で香り部門のJudith Grossは述べました。データベースは単純な感情から色や質感へとシフトしたと付け加えました。
同時に、同社のSensory Perception 技術は、テキスタイル用のマイクロカプセル化デリバリーシステムで、衣類やその他のテキスタイルから時間をかけて香りを放出します。
IFF 価格チャート
執筆時点で、IFFの株価は$92.56で年初来14％上昇しており、EPS（TTM）は-9.10、P/E（TTM）は-10.15、配当利回りは1.73％です。2024年第3四半期の純売上高は29.3億ドル、営業キャッシュフローは7.02億ドルと報告されています。
3. Alphabet
前述の通り、GoogleのAIイノベーションはOsmoのデジタル嗅覚研究に重要な役割を果たしています。AIの広大な可能性を考えると、この技術はテックジャイアントの重点課題であり、2024年第3四半期の決算説明会で次のように述べました：
「私たちはAIイノベーションにおける差別化されたフルスタックアプローチにより、AI時代をリードする独自のポジションにあります。そして、現在それがスケールで機能しているのを見ています。」
GoogleのAIイノベーションは、データセンターやチップを含む堅牢なAIインフラストラクチャ、AI研究とモデル構築を推進する研究チーム、そして製品を通じた広範なグローバルリーチを含みます。
GOOGL 価格チャート
今四半期、Googleの親会社は売上高が882.7億ドルで、前年同期比15％増と報告しました。クラウド部門の売上は113.5億ドルで、前年から約35％増加し、AI関連の提供が牽引しました。
結論
これまで、香りの共有はそれに関する記憶や体験を共有することに限られていました。しかし、香りをデジタル化することで、実際の香りを再現できるようになり、製品デザイン、拡張現実、品質管理、医療など、さまざまな産業で無数の新たな可能性が開かれるでしょう。
したがって、日常製品向けにより持続可能なアロマ分子を作り出すことから、蚊が媒介するマラリアなどの疾病を防ぐために虫除け分子を予測することまで、香りのデジタル化は記憶に残る体験を創出し、人間の健康を向上させ、私たち全員にとってより良い未来を築くことができます！
