구글, 냄새 분자구조로 냄새 예측 AI 개발

- 구글 연구팀, 약 5000가지 냄새 분자로 구성된 데이터 세트 작성하고 AI로 예측

출처: pxhere
최근 딥마인드 인공지능(AI)이 고대 그리스 비문을 해독하고, 일리노이대학은 AI로 아기의 울음소리를 구별하거나 IBM은 액체의 맛을 알아내고 있다. 이처럼 AI로 인해 인간의 감각이 디지털화되고 있다.
 
이번에는 구글이 냄새의 분자구조를 분석해 냄새를 예측하는 AI를 개발했다고 공식 블로그를 통해 밝혔다.
 
연구 결과는 공개형 논문 초고 저장소인 '아카이브(arXiv.org)'에 논문명 ‘향기에 대한 기계 학습: 작은 분자의 일반화 가능한 지각 표현 학습(Machine Learning for Scent: Learning Generalizable Perceptual Representations of Small Molecules)’으로 23일(현지 시각) 게재됐다.
 
각 노드에 대해 인접한 노드를 보고 정보를 수집한 다음 신경망과 함께 중심 노드에 대한 새로운 정보로 변환하는 과정 [출처: ai.googleblog]
인간의 후각은 코 속의 점막에 약 400가지 후각 수용체 센서가 내장되어 있다. 후각 수용체는 특정 분자 구조와 결합하면 후각 수용체 신경(OSN, Olfactory receptor neuron)이 활성화된다. 활성화된 OSN은 뇌의 후각망울(olfactory bulb)이라는 조직에 신호를 보내고 이를 받은 후각망울이 뇌의 여러 부위에 신호를 보내 냄새 정보를 처리한다.
 
구글 AI 연구팀은 인간의 후각 구조 자체는 만들 수 없어도 냄새의 원인이 되는 냄새 분자를 감지할 수 있다면 인공지능도 냄새를 맡고 나눌 수 있겠다는 생각을 했다.
 
냄새를 AI에 학습하려면 냄새 분자의 종류와 어떤 냄새가 나는지를 태깅하는 것이 중요하다. 구글 연구팀은 향료로 구별된 약 5000가지 냄새 분자로 구성된 데이터 세트를 작성하고 각각의 분자 냄새의 디스크립터(descriptor, 기술자)로 라벨링(Labelling) 했다.
 
예를 들어, 바닐라에서 추출되는 바닐린이라는 물질은 바로 바닐라 아이스와 같은 달콤한 냄새의 원인이다. "달콤한" "바닐라" "크림" "초콜릿" 등 냄새 디스크립터와 세트가 된다.
 
냄새를 맡는 기계학습(머신러닝)은 작은 분자의 일반화 지각 표현학습에서 그래프로 작동하도록 설계된 일종의 심층 신경망인 그래프 신경망(GNN)을 활용해 냄새 분자의 구조를 원자 수준에서 해석한다.
 
구체적으로는 분자 내의 탄소와 수소의 수와 관계를 다층 분석하고 냄새 분자 구조를 확인한다. 또 데이터 세트의 약 2/3를 사용하고 GNN을 학습시켜 AI가 분자 구조에 따라 그 분자의 냄새를 예측할 수 있게 됐다.
 
그럼에도 냄새가 과학으로 모두 밝혀지지 않은 부분도 많다. 예를 들어, 감귤류의 냄새 성분인 D-리모넨(Limonene)과 박하와 스피어민트의 냄새 성분 L-리모넨은 면대칭 분자구조를 가진 광학 이성질체다. 냄새가 전혀 다른데도 그 구조는 매우 비슷하다.
 
광학 이성질체(optical isomer)는 다른 이성질체와 달리 결정 모양, 비중, 끓는점과 같은 물리적, 화학적 성질은 모두 같다. 하지만 광학 이성질체는 편광된 빛을 흡수하는 정도가 달라 광학 이성질체의 결정이나 용액 층에 편광된 빛을 통하면 편광면을 회전하는 방향이 좌, 우로 다르게 나타난다.
 
즉 오른손과 왼손처럼 거울에 비쳤을 때에는 똑같은 모습을 보이지만, 두개를 포갰을 때 결코 겹쳐지지 않는 구조를 가지는 물질을 광학이성질체(거울상 이성질체)라 부른다.
 
인간의 후각이 D-리모넨과 L-리모넨과 같은 광학 이성질체를 어떻게 맡고 나누는지에 대한 메커니즘은 아직 밝혀지지 않았다. 연구팀은 “AI가 광학 이성질체의 냄새 분자를 정밀하게 판별할 수 있게 되기 위해서는 추가적인 훈련이 필요하다”고 말했다.
 
구글 연구팀은 “AI에서 냄새를 맡고 나누는 연구는 ‘냄새의 디지털화’, 특히 후각을 잃은 사람이 언젠가는 장미의 향기와 썩은 계란의 냄새를 느낄 기회를 만들겠다”며, “궁극적으로는 고품질의 오픈 데이터 세트를 공유해 AI로 냄새 문제 해결에 앞장서고 싶다”고 말했다.
 
김들풀 기자 itnews@