在香水、美容品與食品等產業中，氣味設計一直依賴經驗豐富調香師的感官與技術。東京科學大學研究人員最近開發出一套名為 OGDiffusion 的人工智能系統，能夠根據用戶描述，自動組合出對應香味所需的精油配方。這項技術為香氣創作帶來突破，降低創作門檻，甚至讓沒有專業背景的人也能參與香氣設計。
OGDiffusion 由東京科學大學的中本高道博士領導團隊開發。研究團隊首先準備了 166 種不同精油，並為每種精油標示 9 類氣味屬性，包括草本、花香、木質、甜味等。他們透過這些氣味標籤與對應精油的質量分析數據，訓練 AI 模型學習各類氣味與精油間的對應關係。
OGDiffusion 模型運用類似生成式擴散技術，首先在原始精油質量數據中加入隨機噪聲，再輸入氣味描述，讓模型根據學習過的特徵進行「反推」，重建出最初的質量數據。實驗結果顯示，OGDiffusion 能高準確率地還原精油數據，代表其已能有效掌握氣味與成分間的關聯。
研究人員進一步讓 AI 根據多重氣味描述生成香味，再實際調製香氣並請 14 位受試者進行嗅聞測試。結果顯示，大部分受試者正確辨認出 AI 設定的香味特徵，顯示模型不僅能生成香氣，還能讓人嗅出預期特徵。
另一項實驗則讓受試者比較兩種香氣，一種符合特定描述，一種不符合，再讓他們判斷哪一種較符合描述。結果亦顯示，大多數人都選對，反映 OGDiffusion 能夠忠實再現目標氣味。
雖然其他研究也嘗試用 AI 製作香氣，但往往依賴自家資料庫，而且還需專家協助調整。OGDiffusion 最大特點是能直接生成精油配方，並根據使用者輸入的氣味屬性快速產生香氣，降低使用門檻。
中本博士指出，OGDiffusion 為香氣創作開啟全新途徑。這項技術可望廣泛應用於日用消費品、食品、甚至個人化產品開發。他認為，未來 AI 將在香氣設計領域中扮演重要角色，不再只是專業調香師的工具，而是普及化創作的核心技術。
資料來源：IEEE.org
