如何模拟出气味,难点在哪里?

最近看到瑞典鲱鱼罐头这么出名想到一个问题:气味可以像颜色一样经过组合模拟出来吗,技术难点在哪里? 我们有可能把气味进行跨距离传输吗?(例如电话信号)
 
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kaffa - The Grail could not be taken beyond the Great Seal.

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如果要模拟气味,就需要辨别气味,心理学研究表明,人对气味的识别由约 1000 个感受器蛋白质完成。
 
气味是混合物化学分子,随着人的呼吸进入鼻腔上部的 500 万个感受器细胞群,感受器细胞像气味筛子一样,分别单独地识别气味,编码为气味信息电信号,再传递给大脑的嗅球,最后到达颞叶的初级嗅觉皮层,以及古记忆和情绪有关边缘系统。这点是不同于视觉的红绿蓝专门感觉细胞群的。
 
而人类嗅觉感受器的工作机制至今仍是个迷——我们无法通过模拟 1000 个感受器蛋白质的方法( 可能相对是 easy way )来对人可辨别的约 10000 种气味进行元识别。
 
模拟气味、远距离传输气味的实现步骤和打电话类似,分为三步:
  1. 编码:识别气味物质混合物分子,测量其成分,对成分进行编码,类似打电话时将语音转化为电信号;
  2. 传输:将气味信息编码传输到远端,类似将电信号传输到远端;
  3. 解码:在异地解码,按成分重新混合为原气味,类似在远端将电信号解码为语音;

 
其中的难点在于识别。至于步骤2和3,就好比《西部世界》中那架按乐谱弹奏乐曲的自奏钢琴的演奏过程,看起来神奇,但没什么玄机。
 
值得一提的是,我们已实现视觉的远程传输,因我们看到的视频其实是被简化为连续数字画面的信息,一个数字画面是多个像素,像素由三原色混合而成,因此只要逐个探测像素点,即可完成视频编码。
 
而气味基于化学物质,其信息更大,门捷列夫元素周期表上的 100 多种化学元素,可经过排列组合形成化学物质,这些化学物质再混合在一起,其可能性不比围棋的落子位置简单。对于围棋这种单一规则的游戏,近年才出现 AlphaGo 利用统计机器学习算法解决落子优势的判断。而用计算机解决化学物质的排列组合问题,即气味的识别,不可能比围棋简单。
 
一种气味会触发一系列的感受器(蛋白质),由嗅觉皮层来负责解释,一种气味好比一个英文单词,感受器蛋白质好比一组字母排列。前文说的 Easy Way,即研究嗅觉机制,解决如何构造感受器的问题,是将识别气味的复杂度降低到人可以接受范围的关键。

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