Alex Wiltschko是哈佛大學嗅覺神經科學博士，畢業後進入Google研究院，利用機器學習幫助電腦根據分子結構預測不同分子的氣味。
2022年，他獲得Lux Capital和Google Ventures 6000萬美元的支持，帶着他過往的研究，獨立創辦了「Osmo」，致力於「氣味數位化」。數位化的困難在哪？對我們的生活有什麼影響?
嗅覺數位化的瓶頸 缺乏氣味「地圖」
大家有沒有想過，我們的感官如何認識這個世界？手機又如何記錄下每個精彩時刻？
能聽到音樂，是透過耳朵接收聽覺頻率範圍內（20-20000Hz）的音波，不同頻率的音波會混合出各種不同的「音色」；分析出各種音色中的高、低頻組成之後，人類發明了麥克風和音響，錄下交響樂團中各式樂器奏出的樂章隨時回味。
能看到風景，是透過眼睛裏接收紅(R)、綠(G)、藍(B)三種顏色的感光細胞解析畫面，任何的顏色都能由RGB三原色組成；解析出所有顏色對應的RGB比例後，人類根據這張地圖，模仿人類的眼睛發明了數位相機。
所以，人類能使用聽覺和視覺，都是倚靠一份類似地圖的資料庫。
但嗅覺就不同了，要能聞到花香，我們的鼻子要處理的事就複雜得多；不像耳朵只要處理高、低音，眼睛只要處理三原色，人類用來感知氣味的接受器高達350種，氣味分子中只要一個微小化學鍵改變，整個分子的氣味可能就會從玫瑰花變成臭雞蛋。想要弄清楚氣味並畫出氣味地圖，需要更複雜的分析。
然而，要分析就得有數據。視覺和聽覺的新數據很容易透過價格便宜好取得的相機和麥克風收集，但氣味數據要不是用昂貴的分析儀器、就是用培訓過程嚴謹耗時的人類氣味測試員，難以「量產」。
幸運的是，隨着近年來人工智慧突飛猛進的發展，Osmo用新技術成功突破困境，也找到適合的盟友解決數據不足的問題，為氣味過於複雜而難以分析的問題帶來一線曙光。
Osmo的秘密武器：氣味規則圖
首先，Osmo和香水公司合作，借助他們經年累積，用於產品研發的5000個氣味分子資料集進行機器學習的訓練，這個資料集紀錄了每種氣味分子的結構、原子彼此之間如何連結以及對應的氣味形容詞，如：牛肉味、花香味或薄荷味。
這些氣味分子資料經過Osmo擅長的機器學習演算法處理之後，分子結構和氣味之間的對應關係就建立起清楚的輪廓，再根據分子結構如何對應到氣味畫出一張氣味規則圖（Principal Odor Map, POM）。
有了這張規則圖，人們再也不用從頭研究鼻子裏數百種的氣味接收器有什麼功能、氣味一路到大腦產生認知的過程中究竟發生了哪些化學反應，只要看到形狀大概就能知道味道，就像一個氣味的社群網路：氣味愈相近的分子愈靠近。
為了驗證POM的判斷有多準，Osmo隨機產生了400種全新的氣味分子讓POM預測結果，同時由15位經過訓練的氣味測試員「裁決」每個分子聞起來像什麼？（雖然是相同的樣本，不同人聞起來仍可能有不同，故採取共識）。兩相比較之下，POM有53%的比例和人類小組有一致共識。
有了初步成果之後，雖然創辦人Wiltschko對於Osmo技術的未來有更高期許，但創業的首要任務還是讓公司建立堅實的商業基礎。因此，為了讓技術落地並商業化，Wiltschko規劃了3個發展方向：香水、蚊子和疾病診斷。
永續香水、數位防蚊液和疾病診斷
香水雖是成熟產業，全球產值高達百億美元，卻也面臨着企業轉型挑戰：隨着環保意識和企業永續觀念日漸普及，相關單位漸漸禁用某些導致物種生存危機的傳統原料，如動物性麝香、檀香樹等等，再加上全球氣候變遷導致花卉產量不穩，都讓香水產業積極尋求新的解決方案。
透過傳統方式，香水公司的專業調香師們每年頂多開發測試1000種氣味分子；借助Osmo的POM分析之後，每天都能嘗試數百萬種可能的分子組合，大幅提升了研發效率。
目前Osmo與法國調香大師Christophe Laudamiel（曾為Ralph Lauren、Estée Lauder等知名品牌調製經典香水）等多位香氛專家合作，希望能把這些開發的新型香味分子透過授權方式生產，解決香水產業迫切的產業轉型議題。
此外，Osmo的POM也適用於蚊子和其他昆蟲。他們用一份1940年代美國政府包含19,000種化合物驅蚊效果的報告來畫出相對應的POM，從中預測的氣味分子驅蚊效果和目前最有效的「敵避」（DEET）一樣強大。
這項成果引起了比爾蓋茲與梅琳達蓋茲基金會的興趣，Osmo希望和他們一起合作，開發更便宜、更有效且更安全的驅蟲劑，防治瘧疾等蚊蟲傳染病，改善全球衛生與健康條件。
放眼更長遠的未來，Wiltschko希望Osmo的技術能夠應用在預防醫療。
許多研究顯示，嗅覺有很大的潛力用來早期發現疾病，例如狗可以聞出阿茲海默症、COVID-19，甚至是癌症的病人；如果某人的呼吸聞起來像酢醬草，可能有肝衰竭的跡象，如果某人的汗水聞起來像是新拔下來的羽毛，可能表示患有德國麻疹。
如果Osmo能順利取得足夠的樣本，分析這些疾病透過人體產生的氣味分子，讓醫療人員能在初期透過非侵入式的檢測方式（像是酒測吹氣）發現各種疾病加以治療，就又是一次醫療技術的大躍進。
Wiltschko認為，人們過去花了100年將視覺數位化，但嗅覺數位化不需要這麼久。他估計照目前運算效能的發展，電腦在一兩年內就能擁有「嗅覺」，最終把香味「拆解」並在遙遠的他方「重組」，或許也只需要你我的手機就能辦到。
原刊於創新拿鐵，本社獲作者授權轉載。
