人工智能推动“电脑嗅觉”用于昆虫控制

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机器嗅觉初创公司Osmo于2023年1月成立，获得由Lux Capital和Google Ventures领投的 6000万美元A轮资金。Osmo将机器学习、数据科学、心理物理学、嗅觉神经科学、电气工程和化学融合在一种多学科的气味数字化方法中。

Osmo的工作是基于谷歌研究所团队验证的机器嗅觉研究，其中包括2019年的一项研究，利用图形神经网络预测分子的气味。该公司已经开始在香料市场上试水，旨在创造新一代更好、更安全、更环保的香料分子。随着时间的推移，Osmo希望在公共卫生和农业等领域取得更大的成就

最近，Osmo宣布收到了比尔和梅琳达·盖茨基金会的350万美元拨款，用于推进该公司的人工智能气味平台，以发现和生产能够击退、吸引或摧毁携带疾病的昆虫的化合物，从而改善动物和人类的健康。这笔资金是盖茨基金会对Osmo在2023年1月成立时所进行的500万美元股权投资的补充

世界卫生组织（WHO）估计，每年全球蚊子等携带疾病的昆虫造成数百万人死亡。由于昆虫在很大程度上依赖嗅觉来导航和定位潜在目标，气味成为引导携带疾病的昆虫远离人类的最直接方法。研发具有特定气味的化合物，可以有效地击退或阻止昆虫，从而破坏人类宿主对它们的吸引力，最大程度地减少疾病传播，提供一种有针对性、有效的昆虫控制方法

Osmo首席执行官Alex Wiltschko表示：“通过使用新的气味分子，我们可以更有效地引导携带疾病的昆虫远离人类接触，从而有可能挽救数百万人的生命。”“在数十亿个潜在分子的广阔空间中，只有几千个被筛选出来，具备这种能力。在盖茨基金会的慷慨支持下，我们正在利用我们的人工智能气味平台对这一广阔的化学空间进行分析，并发现能够改变昆虫行为以预防疾病的新型制剂，这些制剂对人类和动物的健康都是有效、安全和负担得起的。”

这笔拨款是在该基金会之前资助的一项概念验证试点之后获得的，并于2022年底作为研究论文发表。在试点中，研究团队在历史上迄今为止最大的驱蚊数据集上训练了一个最先进的计算模型。该团队在约400种不同化学性质的排斥分子上对该模型进行了实验评估，确定了八种比广泛使用的避蚊胺（DEET）和派卡瑞丁（Picaridin）更具排斥性的分子。

在当前项目中，Osmo将以概念验证试点为基础，主要目标是：

通过纳入更多的数据和对更多化合物的更多测试，将之前的研究扩大至少十倍。

利用机器学习技术，我们可以发现那些具有前景的、新颖、廉价且多样化的化学候选分子

我们需要开发预测模型，以将与候选分子相关的现实世界约束条件纳入考虑，包括成本、空间范围、生物降解性、毒性和人类气味感知

我们需要合成、测试和优化新型候选驱避剂，以便进行人体试验和生态影响评估

我们可以利用这个驱蚊剂模型来证明机器学习在发现新型蚊子引诱剂方面的有效性，这种引诱剂将会比现有的引诱剂更加优越

Osmo的昆虫控制平台设计大量采用了最新的机器学习和生成式人工智能技术，这使得系统能够在短短几秒钟内评估数十亿个分子的潜在有效性和安全性

"波士顿大学生物系助理教授梅格·杨说：“新的机器学习方法对于加速发现和设计改善的驱蚊剂和引诱剂具有重要的潜力。”“Osmo的模型展现出了巨大的前景，我对未来几年团队的进展充满期待。”

Osmo的昆虫控制工作是该公司使命的一部分，目的是通过让计算机拥有嗅觉来改善人类生活的健康和福祉。该任务的核心是由Osmo团队构建的“气味图谱”，用于预测分子的结构和气味

Wiltschko说：“Osmo揭示了昆虫和人类嗅觉之间令人惊讶的联系，我们的气味图谱预测了分子对人类和昆虫的嗅觉影响。”“我们的嗅觉数字化使命将有许多潜在的途径来让世界变得更健康、更快乐。相信所有人都对使用我们的图谱设计全新的分子来阻止虫媒疾病的传播感到特别兴奋。”

理论要掌握，实操不能落！以上关于《人工智能推动“电脑嗅觉”用于昆虫控制》的详细介绍，大家都掌握了吧！如果想要继续提升自己的能力，那么就来关注golang学习网公众号吧！