Génératif Ai Masters L’art de la création de parfums

S’adressant aux défis de la conception des parfums, les chercheurs de l’Institut des sciences Tokyo (Science Tokyo) ont développé un modèle d’IA qui peut automatiser la création de nouveaux parfums basés sur des descripteurs de parfum définis par l’utilisateur. Le modèle utilise des profils de spectrométrie de masse des huiles essentielles et des descripteurs d’odeur correspondants pour générer des mélanges d’huiles essentielles pour les nouveaux parfums.

Cette avance pourrait changer la donne pour l’industrie des parfums, allant au-delà des essais et de l’erreur pour permettre une production de parfums rapide et évolutive. Les résultats sont publiés dans Accès IEEE.

La conception de nouveaux parfums est cruciale dans des industries comme la parfumerie, la nourriture et les produits domestiques, où l’odeur influence considérablement l’expérience globale de ces produits. Cependant, la création traditionnelle des parfums peut prendre du temps et dépend souvent de la compétence et de l’expertise des parfumeurs spécialisés. Le processus est généralement difficile et à forte intensité de main-d’œuvre, nécessitant de nombreuses tentatives d’essai et d’erreur pour atteindre le parfum souhaité.

Pour automatiser ce processus, une équipe de recherche, dirigée par le professeur Takamichi Nakamoto de Science Tokyo, a développé un modèle d’IA appelé Odor Generative Diffusion (Ogdiffusion). Ce modèle utilise des réseaux de diffusion génératifs, un type de modèle d’apprentissage automatique qui apprend à créer un nouveau contenu en inversant un processus de bruit éclairé par les données existantes.

Ces modèles sont déjà largement utilisés pour générer des images et du texte, et l’équipe a adapté cette technologie pour créer de nouveaux parfums.

Le système fonctionne en analysant les profils chimiques (données de spectrométrie de masse) de 166 huiles essentielles, qui sont étiquetées avec neuf descripteurs d’odeur (tels que « agrumes » ou « boisés »).

Lorsque les utilisateurs spécifient les caractéristiques de parfum souhaitées, l’IA génère un profil chimique correspondant (spectre de masse) qui s’aligne avec ces descripteurs. Il calcule ensuite le mélange d’huiles essentielles nécessaires pour recréer ce parfum à l’aide d’une méthode mathématique appelée moindre carrés non négatifs.

« Notre réseau de diffusion utilise des modèles dans les données de spectrométrie de masse des huiles essentielles pour générer de nouveaux profils de parfum dans une approche entièrement automatisée, rationalisée et axée sur les données tout en conservant une sortie de données de haute qualité. En éliminant l’intervention humaine et la synthèse moléculaire du processus, nous fournissons une méthode rapide, générale et efficace pour la génération de fragrance », explique Nakamoto.

Bien que les modèles de génération de parfums basés sur l’IA existants aient été développés, ils s’appuient sur des ensembles de données propriétaires et nécessitent toujours des contributions expertes. Le principal avantage de la nouvelle méthode est sa capacité à automatiser complètement la création de nouveaux parfums. De plus, comme le système produit des parfums basés sur des recettes d’huile essentielles, le parfum final peut être facilement recréé.

En outre, l’équipe a effectué des tests sensoriels humains pour évaluer si les parfums générés par l’IA s’alignent sur les profils de parfum prévus. Dans une configuration en double aveugle, 14 participants ont été chargés de faire correspondre les parfums générés par l’AI à des descripteurs appropriés (tels que « agrumes » ou « floraux »).

Les participants étaient toujours en mesure d’identifier le parfum correct, démontrant que le système pouvait produire des parfums qui répondaient aux attentes des gens. Dans un autre test, les participants se sont distingués entre deux parfums: un conçu pour exprimer un descripteur d’odeur spécifique supplémentaire et un parfum d’origine sans ce descripteur.

Ils ont sélectionné de manière fiable le parfum qui correspondait au descripteur cible, indiquant que le modèle génère des profils de parfum clairs et identifiables.

Le modèle de Nakamoto – le premier du genre – interdit un avenir dans lequel l’IA transforme la conception du parfum. « Cette approche représente une progression importante dans la conception des arômes », déclare Nakamoto.

En ajoutant plus loin, dit-il, « en automatisant la génération de spectres de masse correspondant aux profils d’odeur souhaités, le réseau Ogdiffusion offre une méthode plus efficace et évolutive pour la création de parfums. De plus, même un novice peut créer un parfum prévu pour fabriquer du contenu numérique parfumé. »

En résumé, cette méthode innovante permet une conception de parfum plus rapide et plus flexible, avec des applications potentielles dans diverses industries. En tirant parti de l’IA pour la génération de parfums, le modèle Ogdiffusion démontre que les ordinateurs peuvent en effet posséder un nez pour la créativité.