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ほな、梅の本質を数値化して再現するためにAIを使うてみたんですわ。梅を切って、その香りを集めるためにバイアルに入れてみたんです。そうすると、その梅の香りが入ったバイアルの空気を吸い出して、分子を一つずつ分析できる機械にかけられるんです。
そうして得られた成分を使って、もう一度その香りを再現できるわけなんです。もし全工程が上手くいけば、最後に再現されるのは透明な液体なんですけど、これが切りたての梅の香りのエッセンスになるんです。両方の香りが同じやったら、コンピューターに新しい感覚を与えることができたってことになりますな。
匂いの感覚というのは、私たちの周りの空気をデータに変換する方法なんです。今日、Osmo AIが匂いをテレポートできる革新的な技術をお披露目しましたわ。みなさん気になってはると思いますけど、ほんまに「スメルビジョン」が実現したってことですわ。
この会社については、実は私も驚いたんですけど、今まで聞いたことがなかったんです。普段からいろんなAI企業に注目してるつもりやったんですけどね。元Googleの研究者が立ち上げた会社で、この製品についての情報がほんまに面白いんです。
スメルビジョンってずっとSFの世界の話やと思われてきましたけど、2030年代に向かうにつれて、今まで不可能やと思われてた技術が日常的になってきそうですな。
ウェブサイトで主張されてることや、この技術の重要な使用例を見てみましょか。まだ製品化されてへんし、産業での広範な使用例もないので初期段階やと思いますけど、これはほんまにすごい可能性を秘めてます。
視覚と聴覚はデジタル化されてきたけど、私たちの最も古くて深い感覚である「嗅覚」はまだやったんです。OsmoはAIと嗅覚科学の最先端を組み合わせて、この歴史的な課題に挑戦してるんです。特に複雑な香りの分野から始めて、最終的には匂いを通じて人々の健康と幸福を改善することを目指してはります。
これはGoogleの頭脳から生まれた技術で、Osmoのチームは以前Google研究所でAlex Wilkoの下、最先端の機械学習を使ってOsmoの匂いマップの基礎を作ってきたんです。AI業界では元Googleの人たちが次々と面白くて革新的な新会社を立ち上げてるのが一つのトレンドになってますな。
まず、グラフニューラルネットワークを使って、分子構造から匂いを予測するっていう大きなブレークスルーを達成したんです。それを使って、誰も嗅いだことのない新しい分子を作り出して、人間以上の精度で予測できるんです。例えば、蚊にとって嫌な匂いがする分子を設計して、人間での試験でDEETより効果的な虫除けを作ることもできるんです。
彼らが話してる使用例の一つが、DEETが蚊にとってなんでそんなに嫌な匂いなのかを捕捉して分析することです。DEETは蚊にとっては腐った果物や腐った卵みたいな、ほんまにひどい匂いがするんです。この新しい匂いのデジタル化技術を使えば、蚊除けの匂いが蚊にとってなぜそんなに嫌なのかを捕捉・分析して、AIと匂いマップを使って蚊が最も嫌う部分を特定し、その匂いのレシピのバリエーションを作って、より強力にしたり効果を高めたりできるんです。
匂いプリンターを使えばこれらの新しいバリエーションを素早くテストできて、ほんまにすごいのは、この全工程がどれだけ速くなるかってことです。何百何千もの異なる化学的な組み合わせを物理的に作る代わりに、新しい防虫剤の分子をデジタルでモデル化して、AIを使ってどれが蚊にとってより嫌な匂いになるかを予測し、最も有望なバージョンだけを実際に作ることができるんです。
そして実際の結果に基づいて配合を微調整できます。まるでPhotoshopで写真を編集するように、匂いを調整できる蚊除けデザインスタジオみたいなもんです。もちろん、この種の匂いは強い化学臭があるので、人間にとってもあんまり嫌な匂いにならんようにできます。これはいろんな用途に使えるんです。
もうすぐ一般公開のデモも始まるって言うてはりますわ。「一般の方々に選ばれたデモを公開する予定です。ぜひ皆さんも来て、匂いのテレポーテーションを直接体験してください。たくさんの花束から花や果物を選んでいただき、その香りを味わっていただきながら、研究室でサンプルを分析します。一回の設定で、あなたの特別な香りを再現して拡散させます。そして決定的な瞬間、私たちの再現がどれだけ忠実だったかを評価していただきます」って書いてあります。
この技術がニセモノやと思う人もいるかもしれませんが、一般の人向けのデモが選ばれて行われるので、ウェブサイトに登録して、この技術を早期に体験できる一人になれるかもしれませんな。どんな匂いを捕捉して、それをデジタル化できるのか、見てみるのはほんまに面白そうです。
毎月どんどん良くなってるらしいです。匂いのテレポーテーションを発表してから6ヶ月の間に、驚くほどの進歩があったそうです。毎月、匂いのテレポーテーションが少し速くなり、より自動化が進み、より複雑な匂いを伝送できるようになってきてるんです。
私たちが目指してるのは、最も本質的な方法で世界をより近づけることです。ハイキング中に嗅いだ美しい香りを、写真や音楽と同じように簡単に送れる世界を目指してるんです。これはほんまに面白いことになりそうです。匂いって、ほとんどの人があんまり考えへん感覚の一つなんです。
普段、匂いのことを意識するのは、特に嫌な匂いがして鼻をつまむときくらいです。これは人間なら誰でもすることですけど、普段はあんまり気にしてへんことなんです。主に使う感覚は、最初に見る視覚と、物理的な環境と相互作用する触覚です。匂いはニッチな分野になるかもしれませんが、間違いなくたくさんの使い道があります。
実際、彼らは使用例について、OsmoのAI匂いプラットフォームの応用は、匂いの感覚の世界から始まって、小さな分子が価値や情報を持つ物理世界のあらゆる分野に広がると述べてます。パートナーと協力して、このプラットフォームを使って新しい体験やソリューションを開発・探求してるんです。
これを聞いて、どんな重要な分野に応用できるか考えてみました。例えば、OsmoとVRやARでの応用を考えてみましょか。仮想の森の中で松の木や雨上がりの匂いを嗅げたら、没入感が全く違うレベルになりますな。ARでは、歴史の授業で古代の遺物の匂いを体験したり、「この種の煙の匂いがしたら逃げた方がええで」みたいなことを子供たちに教えたりするのに使えます。
ゲームでは、特にアドベンチャーやサバイバル、探検ジャンルで、より対話的な体験を提供できます。サバイバルゲームでジャングルを探検してるときに、湿った土や植物、危険が近づいたときの煙の匂いを嗅げるようになるんです。ホラーゲームでの応用も面白そうです。変な匂いがしだして、「誰か後ろにおるんか？」みたいな新しい感覚的なチャレンジが加わって、感情的な没入感が高まりますな。
彼らはあんまり触れてへんかったけど、一番大きな可能性があるのは、映画でのマルチセンサリー体験やと思います。花園でのロマンチックなシーンでバラの香りがしたり、アクションシーンで爆発の時に火薬の匂いが漂ったりするんです。これなら従来の映画体験よりずっと楽しめそうです。
小売やマーケティングでも、製品デモで香水や食べ物の香りをデジタルで試せるようになります。特にオンライン販売では、香りが購入の決め手になる香水や、新鮮さや風味を確認したい食品なんかで重要になってきそうです。
面白いのは、お客さんがデジタルで自分だけの香りを作って、店舗で実際に作ってもらえるってことです。デジタルの香り作成ツールで好みの香りを作って、それを店舗で調合してもらって持って帰れるんです。
品質管理や保証の面でも、食品の香りプロファイルを分析・再現することで、異なる製造バッチでも均一な味を保証できます。お客さんがオンラインで食材を買ったり、レストランを選んだりする前に、料理や商品の香りを確認することもできます。
食品・飲料会社が新商品の香りプロファイルを分析して、風味開発を強化することもできます。新しい風味を作ったり、既存の製品を改良したりするのに、正確な香りプロファイルを理解することで、材料や製造工程を微調整できるんです。
農作物や土壌のモニタリングにも応用できます。環境の香りプロファイルを分析して、作物や土壌の健康状態をモニターし、病害虫を早期発見できます。例えば、ストレス下の植物が放出する特定の揮発性有機化合物を特定することで、栄養欠乏や病害虫の発生、カビの感染などの問題に早めに対処できます。これにより、より正確でタイムリーな対応が可能になり、収穫量が増えて化学物質の使用も減らせます。
サプライチェーンでも、この技術を小型化できれば、果物や肉などの生鮮食品の輸送中の腐敗や汚染を検知できます。特定の揮発性有機化合物の放出を検知することで、腐敗の早期兆候を特定し、商品が消費者に届く前に対処できます。例えば、肉製品のバクテリアの増殖を早期に検知できるんです。
品質保証の面でも、輸送中の商品の香りを定期的に分析することで、新鮮さと品質を確保できます。果物や野菜、乳製品などの生鮮食品の香りプロファイルを常時モニタリングすることで、輸送全体を通じて最適な状態を維持できます。これは商品の品質を保つだけでなく、腐敗による顧客からのクレームや返品も減らせます。
医療診断と研究も大きな応用分野になりそうですが、これはかなり難しいと思います。匂いで病気を検知できる訓練された動物の能力を再現できる装置を、医学研究者と協力して開発できるかもしれません。これらの電子鼻を臨床現場で使って、がんや糖尿病、神経疾患などの特定のマーカーを特定することで、より早くて正確な診断が可能になるかもしれません。
こういった装置は呼気分析にも使えて、代謝の変化に関連する揮発性有機化合物を検知するセンサーとして、非侵襲的な診断ソリューションを提供できます。
さらに、様々な健康状態に関連する特定の揮発性有機化合物を特定する研究にも貢献できます。様々な病気のVOCシグネチャーを分析することで、研究者たちはその生化学的プロセスをより深く理解できるんです。この知識は、より速くて侵襲性が低く、コスト効率の良い新しい診断ツールの開発につながり、病気の早期発見とモニタリングを革新する可能性があります。
Osmoのテレポーテーション技術は現実のものとなりつつあり、エンターテインメント、ヘルスケア、小売、ホスピタリティ、食品・飲料、化粧品など、様々な産業での応用が期待できます。主な貢献は、香りプロファイルのデジタル化、分析、再現にあり、これによってユーザー体験を向上させ、品質管理を提供し、様々な文脈で全く新しい感覚的なアプリケーションを可能にできるんです。今後この技術がどう発展していくのか、ほんまに楽しみですな。
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