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Googles Brain Team entwickelt Machine-Learning-Nase

Google arbeitet an einer Art künstlicher Nase. Mittels Graph Neural Network wird dabei die Molekülstruktur von Gerüchen analysiert.

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(Bild: Peshkova / shutterstock.com)

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Eine Forschungsabteilung von Google, das Brain Team, entwickelt ein Machine-Learning-System, das riechen können soll. Dafür wird die Molekülstruktur von Gerüchen analysiert und mit passenden Bezeichnungen verknüpft. Ein Graph Neural Network (GNN) stellt Beziehungen der Atome fest – und damit, wie eng die Verwandschaft zwischen den Atomstrukturen ist.

Das Graph Neural Network ist mit Zweidrittel von 5000 Molekülen trainiert worden, die jeweils Beschreibungen wie "holzig", "Jasmin" oder "süß" tragen. In der Folge konnte das Netzwerk die anderen Gerüche vorhersagen. Das Modell ist dabei laut der Forscher – wie immer – nur so gut, wie es trainiert wurde. Zwei Moleküle können unterschiedlich riechen, aber auf Basis der bisherigen Daten in der selben Kategorie abgelegt werden. Auch können die Atome gleich, ihre Anordnung jedoch gespiegelt sein, was für die KI bisher nicht zu erkennen ist. Geruchsmischungen, die die menschliche Wahrnehmung bestimmen, überfordern das System zudem.

Trotzdem hoffen die Wissenschaftler, ihre Forschung knüpfe an Fortschritte an, die in den Bereichen Sehen und Hören bereits gemacht wurden. Ihre Studie ist via Arxiv frei zugänglich. Ein anderes Google-Team, das im Bereich Künstliche Intelligenz arbeitet, nutzt ein neuronales Netz, das mit Scans aus der Computertomografie trainiert wurde und so Lungenkrebs besser erkennen kann als Ärzte. KI im Gesundheitssystem hat sich aber nicht immer als sinnvoll erwiesen: Dr. Watson, in Zusammenarbeit von IBM und dem Deutschen Krebsforschungszentrum entstanden, scheiterte gleich in mehreren Bereichen.

Unter Google Cloud Next bietet der Internetriese etliche Produkte an, die den Umgang mit Künstlicher Intelligenz und Machine Learning vereinfachen sollen, denn die riesigen Datenmengen sind oft eine Hürde bei der Arbeit mit ihnen. (emw)