Guardian: парфюмеры стали чаще обращаться к AI-технологиям

Парфюмерные компании обращаются к нейроресцентным исследованиям и технологиям искусственного интеллекта (ИИ), чтобы выявить, какие ароматы привлекают покупателей. С помощью этих данных компании сейчас разрабатывают новые парфюмы, пишет The Guardian.

Уго Феррейра, исследователь из Института биофизики и биомедицинской инженерии в Лиссабоне, изучает активность мозга и реакцию на духи, чтобы создать базу данных нейросенсоров. Он говорит, что обоняние потрясающее. «Зрением и слухом можно представить себе лицо любимого человека или любимую мелодию. Трудно представить запах, хотя он может спровоцировать поток эмоций и воспоминаний».

Феррейра говорит, что это связано со структурой обонятельной системы. Сообщения от рецепторов запаха отправляются через обонятельную луковицу в различные области мозга, которые контролируют все: от памяти или жажды до реакций на стресс.

«Обоняние — самое разнообразное чувство со множеством разных рецепторов. Подсчитано, что существует около 400 различных семейств генов обонятельных рецепторов. Помимо прочего, эти различные связи могут объяснить, как мы можем «учуять страх» или запах победы».

Многие косметические бренды стали спонсировать подобные исследования, чтобы потом применить полученные данные в своём бизнесе. Например, парфюм Givenchy Irresistible был усовершенствован благодаря ИИ. В результате исследований в него был добавлен экстракт розы. А в магазинах Yves Saint Laurent покупателям предлагали надеть специальный шлем, который считывал энцефалограмму, и проверить свою реакцию на тот или иной аромат. В итоге 95% клиентов смогли подобрать свой идеальный парфюм. Нечто подобное планирует сделать и L’Oréal.

В то время как ароматы массового рынка могут лишь ограниченно использовать эту технологию – любой аромат, продаваемый на пяти континентах, должен привлекать широкую аудиторию – нишевые парфюмеры создают ультра-индивидуальные формулы. Персонализированная бомбочка для ванны южнокорейской компании Amorepacific, созданная с использованием биоданных в режиме реального времени «ванноботом», к сожалению, недоступна на международном уровне, но EveryHuman — алгоритмическая парфюмерная компания, базирующаяся в Нидерландах — создает уникальные ароматы за считанные минуты, используя анкету и алгоритмы. В этом месяце компания начала заниматься ароматизацией помещений, и теперь посетители мебельного магазина Moooi в Лондоне могут увидеть в действии свою машину в стиле Вилли Вонки.

Анахита Меканик является соучредителем EveryHuman и ранее в течение 20 лет работала в крупных парфюмерных домах в сфере разработки и маркетинга ароматов. Она говорит: «Мой интерес к алгоритмической парфюмерии — это доступ, который она предоставляет людям для непосредственного взаимодействия с ароматом. Как разработчик ароматов, меня больше всего поразило то, что для каждого выпускаемого аромата приходилось делать тысячи итераций, которые затем отбрасывались.

«Оставьте волшебство художникам», — говорит она. «Зачем нам нужен компьютер, чтобы сообщать нам то, что уже знает наш нос? По счастливой случайности наткнуться на новый любимый аромат — это редкий момент благодати, который мы должны себе позволить». Для Феррейры волшебство исходит из самой природы аромата. «Мы все знакомы с использованием ароматов в косметике и ароматерапии, которые положительно влияют на наше самоощущение, но эти применения могут лишь прикоснуться к терапевтическому эффекту молекул пахучих веществ. Как можно модулировать запах для здоровья или других целей — это исследование на протяжении нескольких жизней».

Тема AI в парфюмерии — одна из наиболее обсуждаемых тем в постковидном мире. В прошлом 2022 году в Майами прошел Всемирный парфюмерный конгресс. Главный парфюмер Дэйв Апель поделился своими мыслями по поводу использования компьютерных технология в изготовлении парфюмерных ароматических сочетаний. По его словам, ИИ работает, он видел результаты его работы. Он смог сделать то, чему сам Дэйв учился сорок лет. А в 2023 году искусственный интеллект стал основной темой Pitti Fragranze.

Наглядным примером использования вычислительной креативности является платформа Philyra. Ее разработали совместными усилиями Symrise и IBM для достижения более креативного творческого процесса и расширения парфюмерного опыта. Система применяет машинное обучение, благодаря чему выявляют закономерности и разрабатываются новые сочетания ароматов. В систему вносятся данные успешного сочетания ароматов, от которого и отталкивается алгоритм. Если разработчики хотят получить аромат, который в чем-то повторяет уже ранее успешную композицию, допускается минимальное отклонение от образца. Если же возможен риск, который может быть вознаградится большим успехом, то траектория отклонения допускается значительно дальше от центра. Технология Phylria способна использовать альтернативные материалы, при этом имея ввиду дозировку каждого компонента, учитывая характер применения, новизны и приемлемости аромата, имея в своем распоряжении огромное количество коммерчески доступных ароматических компонентов. При разработке нового аромата система берет во внимание технические характеристики сырья, его качество, цвет, молекулярный вес, давление паров, а также порог восприятия человеком этого аромата.