氣味是人類對空氣中化學分子的感應，化學分子不同的結構，會影響我們對氣味的感受。

目前已有的氣味感測器等技術，只能識別特定氣味，很多時候仍要靠氣味評價員做氣味鑒定，但花費很多時間。

透過神經網絡深度學習演算法，人工智能(AI)在視覺、聽覺都取得進展，近期連在嗅覺上亦有突破，AI已進化至可以分辨氣味，能力甚至超越人類。

Google Research、Osmo Lab等組成的研究團隊，基於圖象神經網絡(Graph Neural Network，GNN)，一種人工神經網絡，開發了氣味分析AI。根據化學分子結構，可以描述及預測分子的氣味。

研究人員將分子結構輸入到模型後，人工神經網絡會根據不同化學結構在特定氣味中的權重，判斷分子的氣味，輸出對應氣味的描述。

研究發現，模型對於53%的分子，氣味預測結果都準確過人類表現的中位數。但遇著複雜的情況，例如麝香的氣味就涉及至少5種不同結構的分子，AI預測結果最差。不過，人類表現亦好不了多少，很多時都分辨不到麝香的氣味。

獲得穩定的「結構—氣味關係」之後，研究團隊找出很多結構不同，但氣味非常相似的分子，並可以預測新分子可能有怎樣的氣味特性，編製出包含約50萬種潛在氣味的圖譜，遠遠超出目前氣味目錄涵蓋的約5000種。

如果由人類做同一工作去編製這個圖譜，需要70年時間才能完成有關分子的氣味評估。

編寫、報道：方嘉莉