Van Moleculen tot Herinneringen: Het Tijdperk van Geurteleportatie Begint

Kun je je voorstellen dat je die prachtige geur die je tijdens een wandeling rook, net zo gemakkelijk als een lied of foto naar je vriend of familie kunt sturen?

Nou, nu kan je dat, want digitalisering heeft het mogelijk gemaakt. Precies. Net als al de andere aspecten van je leven, wordt geur zelfs gedigitaliseerd!

Het digitaliseren van geur, ook wel digitale olfactie genoemd, is het proces van het vastleggen, verzenden en opnieuw creëren van geuren met behulp van sensoren en software.

Door na te bootsen hoe het menselijk brein geuren identificeert en onderscheidt, kan digitale olfactie worden gebruikt om digitale geurmedia te creëren, nieuwe producten te ontwikkelen, ziekten te detecteren, moleculen te voorspellen en voedsel te verbouwen.

Vergeleken met afbeeldingen heeft geur een veel groter potentieel om mensen te beïnvloeden. Tenslotte veroorzaakt olfactorische stimulatie meer hersenactiviteit dan visuele stimulatie.

Desondanks hebben de meeste wetenschappelijke doorbraken zich rond zicht en geluid ontwikkeld. Tegenwoordig bieden slimme apparaten zoals telefoons en laptops bijna iedereen indrukwekkende ingebouwde mogelijkheden die voornamelijk gericht zijn op geluid en licht. Geur heeft nog niet dezelfde technologische mogelijkheden en vooruitgang gekregen omdat, onder andere, het persoonlijk is.

Het olfactorische gebied in de hersenen is direct verbonden met de hippocampus, die gekoppeld is aan geheugen en cognitie, en het gebied dat verantwoordelijk is voor het verwerken van emotie (amygdala). Als gevolg hiervan heeft aroma het krachtige vermogen om een specifieke herinnering op te roepen.

Maar het belangrijkste is dat het uiterst complex is. Er zijn ongeveer 1000 genen voor geurreceptoren, die een gelijk aantal olfactorische receptor types coderen.

Interessant genoeg zijn er drie bekende typen fotoreceptoren in het oog, terwijl olfactorische receptoren verspreid zijn over 6 miljoen gespecialiseerde sensorische zenuwcellen in het bovenste deel van de neus.

Het is juist deze complexiteit van geur die onze neuzen in staat stelt de ziekte van Parkinson te detecteren. Ondertussen hebben dieren zoals honden en bijen zo’n scherp reukvermogen dat ze zelfs kanker en Alzheimer kunnen opsnuiven. Echter, dezelfde complexiteit is de reden waarom we zo weinig begrip hebben van het olfactorische systeem.

Dingen veranderen echter nu geuren worden gedigitaliseerd.

Het Inzicht in het Onzichtbare: Een Digitale Kaart van Geur Bouwen

Het proberen te begrijpen van geur gaat al lange tijd, maar tot nu toe is het nogal beperkt gebleven.

Echter hebben technologische vooruitgangen geleid tot een groeiende focus, wat heeft geresulteerd in de oprichting van de Digital Olfaction Society (DOS). Deze heeft als doel apparaten te creëren die geuren opnemen, omzetten in digitale data, ze verzenden en uiteindelijk opnieuw creëren in verschillende delen van de wereld.

DOS leidt momenteel een wereldwijd project om de geuren van diverse locaties vast te leggen en te archiveren voor cultureel behoud. Hiervoor nodigt de groep experts van over de hele wereld uit om de geuren uit hun lokale gebieden te digitaliseren, die vervolgens door een toegewijd team in Tokio worden gereconstitueerd.

Een paar jaar geleden ontwikkelden onderzoekers van de Kyushu University in Japan, in samenwerking met de Universiteit van Tokio, ook een olfactorische sensor genaamd ‘kunstmatige neus’, die individuen kon identificeren door de verbindingen in hun adem te analyseren. Gebouwd met een 16-kanaals sensorarray, kon de ‘kunstmatige neus’ biometrisch authenticeren met een gemiddelde nauwkeurigheid van meer dan 97%.

Nu teleporteert Osmo met succes geur van het ene deel van de wereld naar het andere. Een belangrijke speler in dit veld, Osmo, gebruikt Google Cloud AI-technologie om geur te digitaliseren met als doel “iedereen een kans op een beter leven te geven”.

Osmo voorziet een nieuw tijdperk waarin computers geuren kunnen genereren, net zoals ze beelden en geluiden genereren.

“Het is mijn passie geweest om geur te proberen te begrijpen. Het is dit zeer krachtige emotionele zintuig, maar we weten er zo weinig van.”

Wiltschko, die neurowetenschappen heeft gestudeerd aan de University of Michigan en specifiek olfactorische neurowetenschappen aan Harvard, begon Osmo als een onderzoeksproject bij Google (GOOGL ) voordat hij het in 2022 lanceerde als startup met $60 miljoen steun van Google Ventures en Lux Capital. Eind vorig jaar heeft de Bill & Melinda Gates Foundation ook Osmo een subsidie van $3,5 miljoen toegekend, aanvullend op zijn $5 miljoen aandeleninvestering.

Bij Google Research werkte Wiltschko aan het valideren van het digitale olfactie-onderzoek binnen het Brain-team.

Daar lag de focus op het gebruik van Graph Neural Networks (GNN) om een doorbraak te bereiken in het voorspellen van de geur van een molecuul op basis van zijn structuur. Verder onderzoek werd gedaan naar het ontwerpen van nieuwe moleculen die nog niet eerder waren geroken en deze vervolgens met hoge precisie te voorspellen. Het team creëerde ook moleculen die muggen afweren maar zeer krachtig ruiken in menselijke proeven.

In 2022 schreven Wiltschko, samen met Richard C. Gerkin van Google Research, over het gebruik van moleculaire kaarten om geur te begrijpen.

Het team stelde sensorische kaarten voor om een geur te meten, die wordt geproduceerd door moleculen die door de lucht drijven, vervolgens onze neuzen binnenkomen en zich daar hechten aan sensorische receptoren. Maar met miljarden moleculen die een geur kunnen produceren, is het moeilijk precies te achterhalen welke moleculen welke geuren produceren.

Hoewel we kaarten hebben voor kleuren via het kleurenwiel en frequentie gebruiken om geluiden in kaart te brengen, zijn er geen bruikbare kaarten voor geur vanwege de hierboven genoemde complexiteit.

Een paar jaar geleden, vóór deze blog, ontwikkelde het team het GNN-model dat duizenden voorbeelden van verschillende moleculen gekoppeld aan geurlabels onderzocht om de relatie tussen de structuur van een molecuul en de kans op een geurlabel te leren.

Elk molecuul werd weergegeven als een vector die dat molecuul in zijn geur uitdrukt. Op basis daarvan werd een “Principal Odor Map” (POM) geïntroduceerd om de vectorrepresentatie van elk geurige molecuul te identificeren.

Klik hier om meer te leren over een nieuw type olfactorische chip die de natuurlijke reukzin kan simuleren.

Een Nieuwe Realiteit: Geurteleportatie is Eindelijk Hier

Vorig jaar sprak Wiltschko, CEO van Osmo, over het gebruik van de AI-technologie van Google Cloud om de uitdaging van het in kaart brengen van ons reukvermogen aan te pakken en het menselijk welzijn te verbeteren.

In de afgelopen paar jaar is kunstmatige technologie aanzienlijk gegroeid in populariteit en gebruik. Volgens een McKinsey-enquête is de adoptie van AI gestegen tot een enorme 72% in 2024, aangezien het steeds meer in verschillende delen van het bedrijfsleven wordt gebruikt. PwC voorspelt dat AI tegen 2030 $15,7 biljoen zal bijdragen aan de wereldeconomie.

AI heeft simpelweg geen sector onaangeraakt gelaten, maar in tegenstelling tot AI-chatbots, die getraind kunnen worden op gegevens van “het hele internet”, is een vergelijkbare digitale bibliotheek met informatie over geuren nog niet beschikbaar.

Een doorbraak in machine-olfactie kwam via de DREAM Olfaction Prediction Challenge, die bijna een decennium geleden werd georganiseerd zodat teams wereldwijd hun ML-modellen konden delen.

Sindsdien is deze dataset gegroeid en nu gebruikt Osmo AI om de uitzonderlijk brede wereld van geuren te catalogiseren. Naar schatting hebben wel 40 miljard moleculen een geur, maar slechts 100 miljoen daarvan zijn bekend.

De startup gebruikt Google Cloud AI-oplossingen om deze enorme hoeveelheid data te verwerken. Een van de oplossingen omvat Vertex AI, dat wordt gebruikt om AI te trainen.

“Het was supermenselijk in zijn vermogen om te voorspellen hoe dingen ruiken.”

– Wiltschko

Zodra de machine‑learning‑modellen zijn gebouwd, getraind en op schaal zijn ingezet, worden ze uitgevoerd over een grote molecuulbibliotheek met behulp van Dataflow en leveren resultaten op in BigQuery en Bigtable.

Hoewel het uiteindelijke doel is computers in staat te stellen alles te doen wat onze neuzen kunnen—uiteindelijk medische professionals te helpen ziekten te detecteren—wil Osmo op de korte termijn duurzame en veiligere aromamoleculen maken voor geuren zoals parfum, insectenwerende middelen en wasmiddel.

De geur in deze producten wordt meestal “ontworpen door een zeer klein aantal geheime bedrijven,” en Wiltschko gelooft dat zijn bedrijf “het beter kan doen… door betere en veiligere ingrediënten te ontwikkelen die niet giftig zijn … en je huid of ogen niet irriteren.”

Met dat heeft Osmo succesvol de geur van een pruim geteleporteerd. Zoals het team uitlegt, betekent dit dat Osmo computers heeft geleerd hoe ze een geur kunnen lezen, in kaart brengen en schrijven vanuit de oorspronkelijke vorm en vervolgens de geur of de essentie ervan op een andere locatie kunnen recreëren.

“Deze ontwikkeling heeft enorme implicaties voor sectoren van geur, gezondheid, beveiliging, landbouw en meer,” merkte Osmo op in zijn video‑update.

Eerder dit jaar geïntroduceerd, wat wordt beschreven als “Osmo’s meest ambitieuze project,” is Geurteleportatie met succes bereikt in het laboratorium, kondigde Osmo aan en beschreef het proces.

De eerste succesvolle poging betrof een eenvoudige plak kokosnoot, maar maakte gebruik van een nieuwe aanpak, die geen menselijke tussenkomst vereist behalve op de invoer- en uitvoerniveaus. Dit is het resultaat van wekelijkse experimenten uitgevoerd met moderne software en AI. Het team merkte op:

“(Sinds de eerste aankondiging van geurteleportatie) hebben we een verbazingwekkende vooruitgang geboekt. Elke maand maken we Geurteleportatie een beetje sneller, een beetje meer geautomatiseerd, en dagen we het uit om complexere geuren te verzenden.”

De Wetenschap Achter Geurteleportatie: Hoe Werkt Het?

De manier waarop de geurteleportatietechnologie werkt, is dat eerst de geselecteerde geur wordt geïntroduceerd in een apparaat genaamd Gaschromatografie-Massaspectrometrie (GCMS), een techniek die wordt gebruikt om stoffen in een monster te identificeren en te analyseren.

Terwijl een vloeistof direct kan worden geïnjecteerd, wordt headspace-analyse gebruikt voor een vast monster, zoals een pruim. Deze analyse omvat het vangen van de geur in de lucht rond het object en vervolgens absorptie via een buis.

Het GCMS-systeem herkent de ruwe data en stuurt deze vervolgens naar de cloud, waar het wordt weergegeven als een coördinaat op zijn POM. Deze geavanceerde AI‑gedreven tool brengt geuren in kaart in een multidimensionale ruimte om te helpen voorspellen hoe een specifieke moleculaire combinatie ruikt en maakt nauwkeurigere recreaties mogelijk.

De formule wordt overgebracht naar de Formulatie‑Robot, die verschillende geuren mengt om het monster te produceren. Deze tools worden voortdurend getest om processen te verfijnen.

In de laatste stap vergeleek het team het originele monster met de kopie met als doel een hoge mate van gelijkenis te bereiken. Het team streeft ernaar geuren te recreëren die overeenkomen met hun oorspronkelijke geurfamilies, en met elke proef konden ze elke nuance van geuren beter vastleggen.

“We doen iets wat nog niemand heeft kunnen bereiken.”

– Osmo

Het punt is dat sommige moleculen nauwelijks door sensoren worden geregistreerd, maar ondanks hun subtiele aard hebben ze een aanzienlijke impact op de algehele geur.

Ook kan het verplaatsen van één klein onderdeel in een molecuul de geur veranderen van rozen naar rotte eieren. Dan is er nog het probleem dat sommige moleculen die betrokken zijn bij alledaagse geuren niet geïdentificeerd blijven.

Met zijn dataverzamelingsproces, dat momenteel gaande is, streeft Osmo ernaar enkele van deze problemen op te lossen en nieuwe manieren te vinden om moleculen te recreeren.

Het team heeft al de “grootste AI‑compatibele geurdatabank ter wereld” gecreëerd, die nodig is om algoritmen te trainen en hun reukvermogen te verfijnen. Er blijft echter de uitdaging om al deze data bruikbaar te maken, wat menselijke begeleiding vereist — een obstakel dat het Osmo‑team hoopt spoedig te overwinnen.

In de volgende stap zal Osmo geselecteerde demo’s voor het publiek openen zodat zij de geurteleportatie direct kunnen ervaren en de technologie van de startup kunnen beoordelen en hoe effectief deze is in het reproduceren van de geur.

Hierdoor komt de startup een stuk dichter bij het samenbrengen van de wereld op een van de meest essentiële manieren, waarbij een prachtige geur die je ruikt gemakkelijk kan worden gedeeld met iemand anders. En uiteindelijk wil Osmo ziekten met geur detecteren, wat “dit jaar of binnenkort niet zal gebeuren, maar we zijn op weg,” zei Wiltschko.

Bedrijven die de Opkomende Technologie Helpen Vooruitbrengen

Laten we nu kijken naar bedrijven die werken aan het creëren van deze nieuwe virtuele ervaring waarbij men geuren van parfums en koffie via internet kan delen, net zoals hun foto’s worden geplaatst.

Momenteel zijn er enkele innovatieve startups die nieuwe benaderingen van digitale geurtechnologie pionieren.

Aryballe is er een die biochemische sensoren, ML en geavanceerde optica combineert om geurdata te verzamelen, weer te geven en te analyseren. Zijn hardware‑oplossingen zijn gebaseerd op het siliconen‑fotonicaplatform van Aryballe, dat geurdata detecteert, registreert en herkent. Aryballe biedt ook een solid‑state geur‑sensor genaamd Core Sensor Module (CSM) die gevoelig is voor duizenden geuren en kan worden geïntegreerd in de fluïd‑, mechanische en elektrische architectuur van klanten.

Aromyx is een andere consumentgerichte biotech‑startup die smaak en geur meet met behulp van synthetische biologie en datawetenschap. Het recreëren van de biologie van de menselijke neus biedt inzichten aan hun klanten. Bedrijven kunnen de software en AI‑programma’s van Aromyx gebruiken om hun data in de uitgebreide Cloud te plaatsen voor vergelijking, modellering, simulatie en interpretatie.

Monell Chemical Senses Center is ondertussen een onafhankelijk, non‑profit wetenschappelijk onderzoeksinstituut dat grootschalige ML‑algoritmen ontwikkelt om de geurkwaliteit te voorspellen op basis van moleculaire structuur en uiteindelijk apparaten bouwt in samenwerking met commerciële partners om geuren te detecteren, te genereren en te delen. Het Project AROMA evalueert momenteel de beste manieren om een universeel systeem voor het classificeren van geuren te ontwerpen.

Aangezien digitale olfactie een zeer gespecialiseerd en opkomend veld is, zijn er eigenlijk geen beursgenoteerde bedrijven die direct betrokken zijn bij de ontwikkeling ervan. Er zijn echter wel enkele die vooruitgang boeken in gerelateerde technologieën.

1. Thermo Fisher Scientific

De $211 miljard marktkapitalisatie van Thermo Fisher Scientific (TMO ), waarvan de aandelen YTD met 3,95% zijn gestegen en momenteel handelen op $551,74, kan bijdragen aan digitale olfactie via zijn GCMS‑systeem. Zijn oplossingen zijn ontworpen om in elke laboratoriumworkflow te passen.

Het bedrijf heeft een EPS (TTM) van 15,95, een P/E (TTM) van 34,60 en een dividendrendement van 0,28%. Voor Q3 van 2024 rapporteerde een omzet van $10,60 miljard.

2. International Flavors & Fragrances

Dit bedrijf met een marktkapitalisatie van $23,59 miljard richt zich voornamelijk op het creëren van geuren en smaken, maar heeft ook geïnvesteerd in geur‑innovatie‑technologieën zoals AI‑gedreven geurcreatie en sensorische perceptie.

Het bedrijf ontwikkelde vele jaren geleden zijn eigen AI‑tool en gebruikt deze, samen met consumentperceptie‑data en neurowetenschap, om geuren te ontwerpen. “We begonnen met het opbouwen van een uitgebreid begrip van de verbinding tussen ruiken, geuren en emoties,” zei Judith Gross, vicepresident communicatie en branding, geurdivisie, bij IFF, en voegde toe dat de database is verschoven van eenvoudige emoties naar kleuren en texturen.

Ondertussen is haar Sensory Perception technologie een micro‑encapsulatie‑leveringssysteem voor textiel dat geur geleidelijk vrijgeeft uit kleding en andere textielproducten over een bepaalde periode.

Op het moment van schrijven worden IFF‑aandelen verhandeld tegen $92,56, een stijging van 14% YTD, met een EPS (TTM) van -9,10, een P/E (TTM) van -10,15 en een dividendrendement van 1,73%. Voor 3Q24 rapporteerde het een netto‑omzet van $2,93 miljard en $702 miljoen aan kasstromen uit operationele activiteiten.

3. Alphabet (GOOGL )

Zoals we deelden, heeft de AI‑innovatie van Google een sleutelrol gespeeld in het digitale olfactie‑onderzoek van Osmo. Gezien het enorme potentieel van AI blijft de technologie de focus van de tech‑gigant, wat werd opgemerkt tijdens de 3Q24 winstoproep:

“We zijn uniek gepositioneerd om te leiden in het tijdperk van AI dankzij onze gedifferentieerde full‑stack benadering van AI‑innovatie, en we zien dit nu op schaal werken.”

AI‑innovatie bij Google omvat een robuuste AI‑infrastructuur met datacenters en chips, onderzoeksteams die AI‑onderzoek voortstuwen en modellen bouwen, en een brede wereldwijde reikwijdte via haar producten.

Voor dit kwartaal rapporteerde het moederbedrijf van Google een omzet van $88,27 miljard, een groei van 15% jaar‑op‑jaar. De cloud‑omzet was bijzonder sterk met $11,35 miljard, een stijging van bijna 35% ten opzichte van een jaar geleden, aangedreven door AI‑aanbiedingen.

Conclusie

Tot nu toe was het delen van geur beperkt tot het delen van onze herinnering of ervaring ervan. Het digitaliseren van geur zal echter de daadwerkelijke recreatie van de geur mogelijk maken en heeft daardoor de potentie om talloze nieuwe mogelijkheden te ontsluiten in diverse sectoren, waaronder productontwerp, extended reality, kwaliteitscontrole en gezondheidszorg.

Dus, van het creëren van duurzamere aromamoleculen voor alledaagse producten tot het voorspellen van moleculen die insecten afweren om door muggen overgedragen ziekten zoals malaria te voorkomen, kan geurdigitalisering helpen memorabele ervaringen te creëren en de menselijke gezondheid te verbeteren, waardoor een betere toekomst voor ons allemaal ontstaat!

Klik hier om alles te leren over investeren in kunstmatige intelligentie.