AI・香りの新技術

構造が違っても、グレープフルーツらしく香る分子は同じ受容体に反応する。培養細胞での測定を改善し、特徴的な香りの受け手を探った研究です。

活性炭を酸化チタンと高分子で白く覆い、吸着と外観を両立。成分別の吸着試験と8人の脇での6時間評価を行った材料研究を紹介します。

モデル糞便臭には、花の抽出物よりペパーミントなどが調和した研究。受容体の反応を抑える素材と組み合わせ、複雑なモデル臭の不快感を減らす香料を検討しました。

香料を化学結合で保持し、布の上で少しずつ放出するプロフレグランス。分子の形と放出速度、溶液と布の違いを調べた研究を紹介します。

香水の蒸気に光を通すと、分子の立体的な偏りが信号として現れます。光を何度も通して弱い変化を読む装置で、市販香水の違いや、傷ついたマツが出す成分の変化を調べた研究です。

分子の形から香りを予測するAIにも、予測を確かめる実験データが必要です。Pyrfumeは、別々に発表された嗅覚の資料を、何をどんな条件で使い、誰の何を測ったかという形で結び直す公開資源です。

20種類の香りを出す端末で、においを名前と結びつける力を測る研究。問題ごとの難しさ、基準集団、検査の自動化と文化的な課題を紹介します。

材料を足すだけでなく抜く操作も使い、一つの容器で配合を探す自動装置。試料を節約する工夫と、センサーの一致が人の香りの一致とは限らない例を紹介します。

元の香りに花らしさを加える配合を、AIで探せるか。精油の分析データと香りの言葉を結びつけ、実際に人が嗅いで確かめた研究です。

分子の形だけから、香りの言葉を予測するAI。新しい分子を人が嗅ぐ試験で確かめた「香りの地図」は、どこまで人の感じ方を捉えたのでしょうか。