用机器学习建立的数字「鼻子」表明，我们的嗅觉既反映了芳香分子的结构，也反映了产生它们的代谢过程

Alex Wiltschko 十几岁时就开始收集香水。他的第一瓶是 Azzaro Pour Homme，这是他在 T.J. Maxx百货的货架上发现的一款永恒的古龙水。他从《Perfumes: The Guide》中认出了这个名字，这本书对香气的诗意描述引发了他的痴迷。着迷了，他把零用钱存起来从而收藏更多。「我最终完全『陷入了兔子洞』。」他说。

最近，作为 Google Research 大脑团队的嗅觉神经科学家，Wiltschko 使用机器学习来剖析我们人类最古老和最不了解的感觉。有时，他几乎渴望地看着研究其他感官的同事。「它们有这些美丽的知识结构，这些知识的大教堂。」他说，它们解释了视觉和听觉世界，但却没能解决对嗅觉的了解。

然而，Wiltschko 和他的同事最近的工作正在帮助改变这种状况。在 7 月份首次发布在 biorxiv.org 预印本服务器上的一篇论文中，他们描述了使用机器学习来解决嗅觉科学中长期存在的挑战。他们的发现显著提高了研究人员根据分子结构计算分子气味的能力。此外，他们改进这些计算的方式为我们的嗅觉如何工作提供了新的见解，揭示了我们对气味的感知如何与生活世界的化学反应相对应的隐藏顺序。

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