Alex Wiltschko trabajó cinco años en Google en un equipo que usó aprendizaje automático para ayudar a las máquinas a adquirir el sentido del olfato. Ese trabajo acabó provocando que crease su propia startup en 2022. Se llama Osmo, y su objetivo es digitalizar el sentido del olfato como ya se ha conseguido hacer en el caso de la visión o el oído.
¿Por qué los robots quieren oler? En aquel anuncio inicial de la creación de Osmo, Wiltschko explicaba las razones de desarrollar un sentido robótico del olfato. Para él, digitalizar este sentido permitirá "ayudarnos a detectar enfermedades antes, a monitorizar pantemias más rápido, a aumentar la producción de comida, a detectar su deterioro antes de que haya problemas, o a ahuyentar a los insectos".
A corto plazo. Aunque la ayuda en detección de enfermedades es especialmente llamativa, ese es un reto a largo plazo. Antes espera lograr que Osmo pueda ayudar a fabricar moléculas de aroma de forma sostenible. Eso contribuirá a procesos de producción más eficientes tanto para colonias y perfumes como para champús, repelentes de insectos o detergentes de lavadora.
Componentes más sanos y seguros. Esos ingredientes que conforman estas fragancias suelen ser un secreto muy bien protegido en las empresas que fabrican estos productos, pero según este emprendedor, "creo que podemos hacerlas mejores al fabricarlas con ingredientes mejores y más seguros que no son tóxicos y no irritan tu piel o tus ojos".
El mapa de los olores. Cuando trabajó en la división de Google Research, el equipo de Wiltshcko usó software de aprendizaje automático para desarrollar el llamado "mapa de los principales olores". Tras entrenar el modelo de IA con 5.000 moléculas responsables del aroma, clasificó los distintos olores en tipos como afrutado, floral o mentolado. El proceso de análisis de moléculas es complejo, pero los avances de la IA han permitido detectar patrones en las estructuras de las moléculas y usar esos patrones para predecir el olor de otras moléculas.
Una biblioteca de aromas. Mientras que los modelos de IA generativa de imagen y texto se basan en textos e imágenes ya creadas para ser entrenadas, no había algo así para los olores. Wiltschko y su equipo dedicaron un año en crear un conjunto de datos desde cero con los que trabajar. Intentaron trabajar con desarrolladores de perfumes, pero descubrieron que sus conjuntos de datos no eran útiles para su proyecto.
Recreando aromas. En el futuro Osmo quiere ser capaz de poder clonar aromas digitalizándolos primero para luego poder clonarlos gracias a estos modelos de IA. Será interesante ver cómo responde la industria del perfume a este logro, si es que llega a producirse. Mientras, eso sí, ya tenemos otros desarrollos en esa dirección: el CyberDog de Xiaomi es capaz de detectar ciertos olores, por ejemplo.
Imagen | Xataka con Freepik
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