論文の概要: Molecule Generation and Optimization for Efficient Fragrance Creation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12134v1
- Date: Mon, 19 Feb 2024 13:32:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-20 16:23:48.941499
- Title: Molecule Generation and Optimization for Efficient Fragrance Creation
- Title（参考訳）: 効率的な香り生成のための分子生成と最適化
- Authors: Bruno C. L. Rodrigues, Vinicius V. Santana, Sandris Murins and
Idelfonso B. R. Nogueira
- Abstract要約: この研究は、嗅覚体験を再現する機械学習中心のアプローチを導入する。
主な貢献は、香水分子構造と人間の嗅覚を結合するハイブリッドモデルである。
この方法論は、利用可能な実験データを用いて、2つの異なる嗅覚経験を再現することによって検証される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research introduces a Machine Learning-centric approach to replicate
olfactory experiences, validated through experimental quantification of perfume
perception. Key contributions encompass a hybrid model connecting perfume
molecular structure to human olfactory perception. This model includes an
AI-driven molecule generator (utilizing Graph and Generative Neural Networks),
quantification and prediction of odor intensity, and refinery of optimal
solvent and molecule combinations for desired fragrances. Additionally, a
thermodynamic-based model establishes a link between olfactory perception and
liquid-phase concentrations. The methodology employs Transfer Learning and
selects the most suitable molecules based on vapor pressure and fragrance
notes. Ultimately, a mathematical optimization problem is formulated to
minimize discrepancies between new and target olfactory experiences. The
methodology is validated by reproducing two distinct olfactory experiences
using available experimental data.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,香水知覚の定量化実験を通じて,嗅覚体験を再現する機械学習中心のアプローチを提案する。
主な貢献は、香水分子構造と人間の嗅覚を結合するハイブリッドモデルである。
本モデルは、ai駆動分子発生装置(グラフおよび生成ニューラルネットワークを利用する)、臭気強度の定量化及び予測、および所望の香りに対する最適な溶媒と分子の組み合わせの精製を含む。
さらに、熱力学モデルにより嗅覚と液相濃度の関連が確立される。
この方法は伝達学習を用い、蒸気圧と香りノートに基づいて最も適した分子を選択する。
最終的に、新しい嗅覚経験と対象嗅覚経験の相違を最小限に抑えるために数学的最適化問題が定式化される。
この方法論は、利用可能な実験データを用いて2つの異なる嗅覚経験を再現することで検証される。
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