众所周知，图像、音乐能用AI生成，但出乎意料的是，气味也行。最近，一个名叫Osmo的初创公司宣布，他们成功地将气味数字化了。第一个成功的案例是“新鲜的夏季李子”，而且复现出的味道“闻起来”很不错。整个过程依靠AI技术来完成，不需要人工干预。有了这项技术，你就可以像下载音乐一样下载香水了。
一、Osmo的起源与愿景
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创始人与背景：
- Alex Wiltschko是Osmo的CEO和联合创始人。
- “将气味数字化”进而“生成气味”最初只是他在谷歌工作期间的一个研究项目。
- 2022年，在Lux Capital和谷歌风投的支持下，Wiltschko将其作为一家独立的初创公司推出。
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愿景：
- 改善人类的健康和幸福。
- 帮助医疗人员检测、治疗疾病（例如，用气味触发患者记忆或减轻焦虑）。
- 在VR游戏、电影中发挥作用，增加沉浸感。
- 用技术来留住亲人的气味（尽管“按月付费”有点讽刺意味）。
二、技术原理与研发历程
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气味映射图：
- Wiltschko在谷歌研究院期间，领导团队利用机器学习技术构建了Osmo气味映射图的基础。
- 2023年9月，相关研究成果发表在《科学》杂志上。
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技术突破：
- 使用图神经网络（GNN）根据分子结构预测其气味。
- 创造了以前从未闻过的新分子，并以超越人类的准确度进行了预测。
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数据集：
- 团队在构建模型时，发现没有类似的气味信息数字图书馆。
- 因此，他们与香水行业的公司合作，创建了新的数据集，包括数千种分子及调香大师对其气味的描述。
三、气味数字化的应用
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远程传输气味：
- Osmo希望利用技术将一个地方的气味数字化，在另一个地方再造一个完全相同的副本。
- 具体过程：选择气味，放入GCMS（气相色谱-质谱）机，识别分子，上传到云，成为气味映射图上的坐标，再发送到配方机器人混合气味。
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新香水气味的发现：
- 使用AI发现了前所未有的配方，并向欧美市场发布了三种新的香水气味分子（Glossine、Fractaline、Quasarine）。
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多模态AI：
- 研究基于图像生成对应的气味，图像又可以基于文本生成。
- 在线发布了工具Inspire，支持文本和图像输入，未来还支持音乐、PDF、幻灯片和视频输入。
四、长期目标与社会影响
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疾病识别：
- 利用技术帮助更早地识别疾病。
- 未来可能在体检时，通过AI的机器鼻子来判断健康状况。
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其他潜在应用：
- 用更安全、更可持续的香味分子用于香水、洗发水、驱虫剂和洗衣粉等日常用品。
- 开拓前所未有的应用场景，如带有气味的电影，实现视觉、听觉和嗅觉的全方位体验。
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