गंध की अनुभूति मानव शरीर में बनी सबसे प्रारंभिक इंद्रियों में से एक है, और यह एक बहुत ही जटिल संवेदी प्रतिक्रिया है। नाक एक अत्यधिक संवेदनशील डिटेक्टर की तरह है। लाखों घ्राण तंत्रिकाओं के माध्यम से, हम विभिन्न संरचनात्मक गुणों वाले विभिन्न गंध अणुओं को समझने और अलग करने में सक्षम हैं, ताकि हम जटिल वातावरण में त्वरित निर्णय ले सकें।
छवि स्रोत: Pexel
विज्ञान और प्रौद्योगिकी के निरंतर विकास के साथ, मानव घ्राण धारणा की नकल करने वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) घ्राण पहचान तकनीक तेजी से विकसित हुई है। यह तकनीक गंध अणुओं का पता लगाने और उनका विश्लेषण करके विभिन्न पदार्थों की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उन्नत एल्गोरिदम को जोड़ती है। एआई घ्राण प्रौद्योगिकी के अनुप्रयोग क्षेत्र पर्यावरण निगरानी से लेकर चिकित्सा निदान तक, खाद्य सुरक्षा से लेकर आपराधिक जांच तक हैं, और इसकी क्षमता असीमित है।
जब कई बेहतरीन क्षेत्रों में एआई ने मानवीय क्षमताओं को पार कर लिया है, तो हम मदद नहीं कर सकते, लेकिन पूछ सकते हैं: गंध धारणा के "क्षेत्र" में,एआई या मानव नाक, किसकी गंध धारणा बेहतर है?? इस प्रश्न का उत्तर खोजने से पहले, आइए पहले समझें कि मनुष्य और एआई गंध को कैसे समझते हैं।
मानव मस्तिष्क गंध को कैसे पहचानता है?
वह प्रक्रिया जिसके द्वारा मस्तिष्क गंध को महसूस करता है वह एक "मुठभेड़" की तरह है।
सबसे पहले, गंध के अणु चुपचाप आते हैं और नाक गुहा में प्रवेश करते हैं। नाक गुहा के ऊपर एक विशेष क्षेत्र होता है जिसे घ्राण उपकला कहा जाता है।
यहां बड़ी संख्या में घ्राण रिसेप्टर कोशिकाएं हैं जो विशेष रूप से गंध अणुओं को पहचान सकती हैं। ये गंध अणु अपने सहयोगियों, हमारे घ्राण रिसेप्टर्स की तलाश में नाक गुहा के चारों ओर घूमते हैं।
मनुष्य में लगभग 400 कार्यात्मक घ्राण रिसेप्टर्स होते हैं। एक बार जब ये रिसेप्टर्स गंध अणुओं के संपर्क में आते हैं, तो वे तुरंत विद्युत संकेतों में बदलाव लाएंगे और मस्तिष्क तक संकेतों को प्रसारित करने के लिए "इलेक्ट्रिक शॉक डांस" करेंगे।
यह संकेत घ्राण तंत्रिका के माध्यम से मस्तिष्क के एक विशिष्ट क्षेत्र तक जाता है जिसे घ्राण बल्ब कहा जाता है।
लाल घ्राण बल्ब है, चित्र स्रोत: संदर्भ [1]
घ्राण बल्ब में, इन संकेतों को आगे संसाधित और विश्लेषण किया जाता है। फिर जानकारी को स्मृति और भावना से जुड़े मस्तिष्क क्षेत्रों, जैसे हिप्पोकैम्पस और एमिग्डाला, में भेजा जाता है। मस्तिष्क इन संकेतों को गंध संवेदनाओं में परिवर्तित करता है जिसे हम पहचान सकते हैं और समझ सकते हैं, जिससे हमें स्वाद, बनावट और गंध की अन्य विशेषताओं का अनुभव करने की अनुमति मिलती है।
अंत में, घ्राण तंत्रिका संकेतों का प्रसंस्करण विभिन्न गंधों, जैसे कि कॉफी, गुलाब, ड्यूरियन, आदि का वर्णन करने वाले अर्थपूर्ण प्रतिनिधित्व बनाता है। यह प्रक्रिया इतनी जादुई और उत्तम है, जो हमारे जीवन को रंग और मस्ती से भर देती है।
एआई की "गंध" कैसी होती है?
अब हमें सिद्धांतों और प्रक्रियाओं की सामान्य समझ है कि मानव मस्तिष्क गंधों को कैसे महसूस करता है, तो एआई विभिन्न गंधों को कैसे सूंघता है?
एआई आणविक संरचना के आधार पर "अनुमान लगाने वाले खेल" की तरह "सुगंध" देता है।
गंध विशिष्ट संरचनाओं वाले अणुओं से आती है, जो गंध संकेत ले जाने वाले "संदेशवाहक" की तरह होते हैं। इसलिए,किसी पदार्थ की गंध का अनुमान लगाने के लिए, अणुओं की संरचना और संरचना की पहचान करना महत्वपूर्ण है।
इस प्रक्रिया में, AI एक बड़े और सावधानीपूर्वक व्यवस्थित डेटाबेस पर निर्भर करता है। इस डेटाबेस को ज्ञात आणविक संरचनाओं और उनके संबंधित गंधों के बीच कनेक्शन की एक विस्तृत सूची के साथ एक उन्नत "गंध-अणु अनुवाद शब्दकोश" के रूप में सोचा जा सकता है। गंध के साथ प्रत्येक अणु का संबंध सावधानीपूर्वक दर्ज और संग्रहीत किया जाता है।
नेचर मशीन इंटेलिजेंस जर्नल के एक पेपर में जैविक गंध का अनुकरण करने के लिए उपयोग किए जाने वाले एक तंत्रिका एल्गोरिदम की सूचना दी गई है
जब किसी नए अणु की गंध की भविष्यवाणी करने के कार्य का सामना करना पड़ता है, तो एआई नए अणु के समान संरचनाओं वाले ज्ञात अणुओं को खोजने के लिए इस पेशेवर "शब्दकोश" को तुरंत खोजेगा, और उनसे संभावित गंध विशेषताओं का अनुमान लगाएगा। यह प्रक्रिया न केवल तेज़ है, बल्कि बेहद सटीक भी है।
बुनियादी संरचनात्मक मिलान के अलावा, एआई नए अणुओं की गंध विशेषताओं की अधिक व्यापक भविष्यवाणी करने के लिए अणुओं की इलेक्ट्रोनगेटिविटी और स्टीरियोकॉन्फिगरेशन जैसे अन्य रासायनिक गुणों पर भी व्यापक रूप से विचार करेगा।
समग्र प्रक्रिया एक नए अणु की संभावित गंध का पता लगाने के लिए एआई को इकट्ठा करने और विभिन्न सुरागों का विश्लेषण करने की तरह है।
अगस्त 2023 में, साइंस पत्रिका में एआई गंध विश्लेषण के लिए एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क (जीएनएन) मॉडल प्रकाशित किया गया था।
गंध की पहचान करने वाली एआई की प्रक्रिया, चित्र स्रोत: संदर्भ [4]
मॉडल में आणविक संरचना के इनपुट के बाद, जीएनएन विशिष्ट गंधों में विभिन्न रासायनिक संरचनाओं के वजन को अनुकूलित करेगा, और अंत में भविष्यवाणी परत के माध्यम से अणुओं की गंध का न्याय करेगा और संबंधित गंध वर्णनकर्ताओं को आउटपुट करेगा।
शोधकर्ताओं ने जीएनएन मॉडल और मनुष्यों के एक समूह पर गंध परीक्षण किया। परिणाम दिखाते हैं,53% रासायनिक अणुओं और 55% गंध विवरणों पर एआई ने मानव विशेषज्ञों से बेहतर प्रदर्शन किया।
मनुष्य बनाम एआई: गंध विशेषज्ञ कौन है?
हम पेशेवरों की एक टीम की कल्पना कर सकते हैं जो "गंध विशेषज्ञ" हैं।
एआई के विपरीत, जो बड़ी मात्रा में डेटा और एल्गोरिदम पर निर्भर करता है, ये विशेषज्ञ गंध का विश्लेषण और वर्णन करने के लिए मुख्य रूप से गंध की अपनी भावना और वर्षों के संचित अनुभव पर भरोसा करते हैं। उनमें विभिन्न प्रकार की जटिल गंधों की बारीकियों को पहचानने और सटीक भाषा में उनका वर्णन करने की क्षमता है।
उदाहरण के लिए, वे विभिन्न प्रकार की गंधों जैसे पुष्प, फल, घास, चमड़े आदि के बीच स्पष्ट रूप से अंतर कर सकते हैं और उन्हें गहराई से समझा सकते हैं।
इसके अलावा, ये गंध विशेषज्ञ गंधों की उत्पत्ति और पर्यावरणीय कारकों के साथ संयोजन में उनका विश्लेषण और व्याख्या करने में सक्षम हैं। उदाहरण के लिए, वे खाना पकाने की प्रक्रिया से उत्पन्न गंध, पौधों की गंध, जानवरों की अनोखी गंध आदि की पहचान कर सकते हैं और उनकी विशेषताओं और परिवर्तनों के आधार पर इन गंधों के कारणों और प्रभावों का व्यवस्थित रूप से विश्लेषण कर सकते हैं।
डेटा-संचालित AI की भविष्यवाणियों के विपरीत,इन गंध विशेषज्ञों के विवरण और निर्णय व्यक्तिपरक कारकों से प्रभावित हो सकते हैं।
उनके निष्कर्ष व्यक्ति-दर-व्यक्ति भिन्न हो सकते हैं और विभिन्न कारकों से प्रभावित भी हो सकते हैं। इसलिए, कुछ मामलों में, गंध का उनका विवरण एआई के निर्णय से भिन्न हो सकता है।
बेशक, यह सिर्फ एक कल्पना है और इसका मतलब यह नहीं है कि असली खुशबू विशेषज्ञ पेशेवर नहीं हैं। वर्तमान चरण में, एआई की घ्राण क्षमता अभी तक भारी मनुष्यों के स्तर तक नहीं पहुंची है, और मनुष्यों को व्यक्तिपरक अनुभव और गंध की समझ में अपूरणीय लाभ हैं।
सबसे पहले, जटिल गंध स्पेक्ट्रम के सामने, एआई को अधिक सटीक निर्णय देने के लिए सीखने और सिमुलेशन के लिए बड़े पैमाने पर डेटा और उन्नत एल्गोरिदम पर भरोसा करने की आवश्यकता है।
हालाँकि, मानव घ्राण प्रणाली उच्च लचीलापन दिखा सकती है, जिसे प्राप्त करना वर्तमान AI प्रणालियों के लिए अभी भी मुश्किल है।
विभिन्न एआई मॉडल से मानव समूह के औसत से भविष्यवाणियों का सहसंबंध। छवि स्रोत: संदर्भ [4]
गंध की मानवीय अनुभूति कई अन्य कारकों से भी प्रभावित होती है, जैसे मनोदशा, स्वास्थ्य, जीवन अनुभव, आदि। ये कारक गंध के बारे में हमारी धारणा और निर्णय को प्रभावित कर सकते हैं।
ये चर गंध की मानवीय भावना में जटिलता की एक परत जोड़ते हैं जिसे एआई में मानव घ्राण प्रणाली को पूरी तरह से समझने और अनुकरण करने की कमी है।
निष्कर्ष
हालाँकि AI ने घ्राण प्रौद्योगिकी में प्रभावशाली क्षमता दिखाई है और कुछ क्षेत्रों में महत्वपूर्ण प्रगति की है,लेकिन यह अभी तक पूरी तरह से इंसानों से आगे नहीं निकल पाया है. प्रत्येक के अलग-अलग फायदे और सीमाएँ हैं। जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी आगे बढ़ रही है, हमारे पास यह उम्मीद करने का कारण है कि एआई गंध में और अधिक सफलता हासिल करेगा।
हालाँकि, इस क्षेत्र को अभी भी विभिन्न चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, जैसे गंध अणुओं की सटीक पहचान, स्थिरता और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता, जिसके लिए और अधिक शोध और सुधार की आवश्यकता है। भी,इस उभरती हुई तकनीक में सार्वजनिक स्वीकृति और विश्वास भी इसके सफल अनुप्रयोग को चलाने वाले प्रमुख कारक हैं।
संक्षेप में, एआई घ्राण प्रौद्योगिकी में व्यापक विकास संभावनाएं और असीमित संभावनाएं हैं, लेकिन इसके विशिष्ट विकास प्रक्षेपवक्र और परिणामों को सत्यापित करने के लिए अभी भी समय और अभ्यास की आवश्यकता है। हम आशा करते हैं कि वैज्ञानिक शोधकर्ता और इंजीनियर इन चुनौतियों का समाधान करने और समाज में अधिक सुविधा और सुरक्षा लाने में सक्षम होंगे।
संदर्भ
[1] एडमंड चोंग, मोनिका मोरोनी, क्रिस्टोफर विल्सन, और अन्य। सिंथेटिक सिंथेटिक ऑप्टोजेनेटिक गंधों में हेरफेर करने से घ्राण धारणा विज्ञान 2020, 368, 6497 के कोडिंग तर्क का पता चलता है।
[2] लुलुगुओ, जीचेंग, शुओलियान, एटल। स्ट्रक्चरलबासिसोफामाइनोडोरेंटपरसेप्शनबाइअम्मलोलफैक्ट्रीरिसेप्टर। नेचर2023,618,193।
[3] जियाडुआन, पेइयूएक्सयू, ज़ियाओडोंगलुआन, एटल। हार्मोन-एंडएंटीबॉडी-मध्यस्थता-सक्रियणऑफ़थिरोट्रोपिनरिसेप्टर। प्रकृति2022,609,854।
[4] ब्रायन के. ली, एमिली जे. मेयू, बेंजामिन सांचेज़-लेंगेलिंग, एटल। प्रिंसिपलडॉर्मैप्सिनोलफैक्ट्रीपरसेप्शन में विविध कार्यों को दंडित करता है। विज्ञान2023,381,999।