气味是人类对空气中化学分子的感应，化学分子不同的结构，会影响我们对气味的感受。

目前已有的气味感测器等技术，只能识别特定气味，很多时候仍要靠气味评价员做气味鉴定，但花费很多时间。

透过神经网络深度学习演算法，人工智能(AI)在视觉、听觉都取得进展，近期连在嗅觉上亦有突破，AI已进化至可以分辨气味，能力甚至超越人类。

Google Research、Osmo Lab等组成的研究团队，基于图象神经网络(Graph Neural Network，GNN)，一种人工神经网络，开发了气味分析AI。根据化学分子结构，可以描述及预测分子的气味。

研究人员将分子结构输入到模型后，人工神经网络会根据不同化学结构在特定气味中的权重，判断分子的气味，输出对应气味的描述。

研究发现，模型对于53%的分子，气味预测结果都准确过人类表现的中位数。但遇着复杂的情况，例如麝香的气味就涉及至少5种不同结构的分子，AI预测结果最差。不过，人类表现亦好不了多少，很多时都分辨不到麝香的气味。

获得稳定的「结构—气味关系」之后，研究团队找出很多结构不同，但气味非常相似的分子，并可以预测新分子可能有怎样的气味特性，编制出包含约50万种潜在气味的图谱，远远超出目前气味目录涵盖的约5000种。

如果由人类做同一工作去编制这个图谱，需要70年时间才能完成有关分子的气味评估。

编写、报道：方嘉莉