Para saintis telah lama berdebat tentang bagaimana tepatnya reseptor tubuh manusia membolehkan kita melihat pelbagai bau dan memberi mereka satu atau satu lagi keterangan. Dalam usaha menyelesaikan masalah ini, pasukan jurutera di seluruh dunia diminta untuk membuat AI yang dapat merasakan bau dan juga manusia.
Meramalkan warna tidak begitu sukar: misalnya, jika gelombang cahaya mencapai 510 nm, maka kebanyakan orang akan mengatakan bahawa ia berwarna hijau. Tetapi mengetahui bagaimana molekul tertentu berbau jauh lebih sukar. 22 pasukan saintis telah membuat satu set algoritma yang dapat meramalkan bau pelbagai molekul berdasarkan struktur kimianya. Pelbagai penggunaan praktikal program ini masih belum dapat ditentukan, tetapi para pembangun berharap agar pertama-tama program ini dapat membantu para pembuat wangi, ahli farmasi dan pekerja makanan mengembangkan gabungan bau baru yang unik.
Kerja ini dimulakan dengan kajian baru-baru ini oleh Leslie Vosshall dan rakan-rakannya di Universiti Rockefeller di New York, di mana 49 sukarelawan diminta meneka 467 bau. Sistem perbandingan 19 corak asas dikembangkan untuk masing-masing: subjek mengatakan sama ada baunya serupa dengan ikan atau bawang putih, menilai intensiti dan keseronokan aroma individu. Hasilnya, katalog dibuat, berjumlah lebih dari satu juta sel, yang mencirikan molekul bau tertentu.
Ketika ahli biologi komputasi Pablo Meyer mengetahui tentang ini, dia segera melihat kajian itu sebagai peluang untuk menguji apakah sistem komputer dapat meramalkan bagaimana orang akan menilai bau. Walaupun penyelidik telah menemui kira-kira 400 reseptor bau di dalam tubuh manusia, tetap menjadi misteri bagi para saintis bagaimana sebenarnya mereka bekerjasama sehingga seseorang dapat membezakan warna bau yang halus. Pada tahun 2015, Meyer dan rakan-rakannya melancarkan DREAM Olfaction Prediction Challenge. Peserta pertandingan menerima jadual penilaian sukarelawan yang sama yang menggambarkan bau, serta struktur kimia molekul yang menghasilkannya. Sebagai tambahan, peserta menyediakan pangkalan data 4800 keterangan untuk setiap molekul individu - atomnya, susunan bersama mereka, geometri umum,yang pada akhirnya berjumlah sekitar 2 juta titik data. Akhirnya, data tersebut harus digunakan untuk melatih program komputer untuk mengenali bau berdasarkan maklumat struktur.
Pertandingan ini disertai oleh 22 pasukan dari seluruh dunia, dan walaupun banyak yang berjaya, dua pasukan perlu diketengahkan. Pasukan Michigan, yang diketuai oleh Ian Phan Guang, adalah yang terbaik dalam meramalkan bau untuk setiap item. Pasukan lain dari University of Arizona, yang diketuai oleh Richard Guerkin, adalah yang terbaik dalam melatih program ini untuk penilaian bau rata-rata di seluruh sampel. Meyer melaporkannya dalam artikel yang diterbitkan dalam jurnal Science.
Sudah tentu, banyak saintis ragu-ragu terhadap perkembangan, mengatakan bahawa kerja yang dilakukan, walaupun memberikan sumbangan yang signifikan terhadap sains, masih merupakan pilihan yang agak primitif, dan 19 elemen deskriptif untuk keseluruhan spektrum bau di alam jelas sangat sedikit. Kajian alternatif dengan sukarelawan menggunakan 80 atau lebih kriteria ini untuk menilai bau yang berbeza secara lisan. Tidak jelas sama ada algoritma yang ada akan dapat meramalkan penilaian bau dengan betul sekiranya ia harus berhadapan dengan pelbagai maklumat. Jadi, hari ini, persepsi bau tetap menjadi misteri bagi doktor dan jurutera.
