Mapear olores complejos resulta más fácil con IA

Investigadores demostraron que la identificación de olores complejos puede lograrse con menos dificultad de la esperada gracias al aprendizaje automático. El estudio comparó la falta de una herramienta estándar, similar a la rueda Pantone para colores, y mostró que los algoritmos pueden crear mapas precisos de combinaciones aromáticas.

Los científicos explicaron que, a diferencia de los colores, los olores no tenían una referencia universal. Al entrenar modelos de IA con grandes bases de datos de compuestos volátiles, lograron predecir la percepción humana de fragancias complejas. “Los resultados superan nuestras expectativas iniciales”, dijeron los autores del trabajo. Este avance abre la puerta a aplicaciones en la industria alimentaria, farmacéutica y de perfumes, donde la reproducibilidad de aromas es clave.

El hallazgo sugiere que, con herramientas de machine learning, será posible diseñar y controlar olores de forma más eficiente, reduciendo costos y acelerando la innovación en sectores que dependen del sentido del olfato.