本間善夫 - 科学コミュニケーター

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@ecochem

科学コミュニケーター。Webサイト「生活環境化学の部屋」(エコサイ)主宰: https://t.co/SyXbXazkTz サイエンスカフェにいがた&とやま。化学コミュニケーション賞2013受賞。出前講座受付。Facebook ID:ecochem|Twilog:https://t.co/6Q1z50iNzG

新潟市東区 가입일 Eylül 2009
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#カガク。#分子。#嗅覚。#AI
AIDB@ai_database

LLMに「この香りとあの香り、どれくらい似てる?」と片っ端から聞いて回ると、想像以上に実際の人間と似た評価が返ってくるそうです。 これを応用することで通常は極めて難しい”香りのマップ”を作成できるとのこと。 東京科学大学の研究チームによる報告。 研究者らが長年使われてきた定番の香りデータ(180種の香り物質×146の香り表現)を使って実験したところ、LLMが「似てる」と答えたペアは人間も「似てる」と答えたペアとちゃんと重なっていました。 さらに発展させ、エッセンシャルオイル75種の「香りの地図」を作ったところ、ローズ・ジャスミン・イランイランのフローラル系、レモン・スイートオレンジ・グレープフルーツの柑橘系、サンダルウッド・パチョリ・シダーウッドのウッド系が、それぞれ地図上できれいに固まる結果になり、やはり人間の感覚と一致していました。 こうした作業は本来、大人数による膨大な手間が必要なため、ここ40年、大規模な香り地図はほとんど作られてきませんでした。 もしLLMが代理になりうるとすれば新しい扉が開くかもしれない、と期待が述べられています。 ちなみにモデルの推論能力が高いほど人間の嗅覚に近づく傾向も見えたとのことで、今後さらに高性能なモデルが出れば精度も上がっていく可能性があります。

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テレビでメジャー観戦の土曜日、スタンドにいる気分でアルEtOH。あちこちのオクトーバー・フェストも思い出しつつ。
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7月末で30歳の拙サイトの歴史と『第7章 サン・マイクロシステムズ        1988-1999』を比較。インターネットと日本企業等との関係の記載も。
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