Российские студенты научили нейросеть создавать парфюм

Проект AI Spirit объединил 14 человек под руководством студента направления «Разработка программного обеспечения» Сергея Полина. К команде присоединилась профессиональный парфюмер Вероника Ямилова, основатель бренда Yamilova Urban, которая помогла интерпретировать данные нейросети и создать финальный продукт. Разработка заняла полтора года работы.

Основой проекта стало масштабное обучение нейросети на базе данных из 40 000 ароматических комбинаций и отзывов ценителей духов. Искусственный интеллект проанализировал структуры самых популярных мировых ароматов и их потребительские оценки, чтобы выявить закономерности между запахами, эмоциями и предпочтениями людей. В результате система научилась генерировать уникальные сочетания, способные вызвать положительный эмоциональный отклик у широкой аудитории.

Процесс обучения нейросети базировался на анализе больших данных парфюмерной индустрии. Алгоритм изучал не только химические формулы ароматов, но и реакции потребителей на различные композиции. Такой подход позволил системе понять, какие сочетания нот вызывают наиболее сильный эмоциональный отклик.

Результатом работы стал аромат SD-1 (Synthetic Dream) — «сингулярный парфюм с универсальным ароматом». Композиция включает ноты ириса, жасмина, розового перца и туберозы. По замыслу создателей, этот аромат спроектирован для максимальной привлекательности и эмоционального отклика у широкой аудитории.

Вероника Ямилова объясняет свою роль в проекте: «Ребята представили не сухой бездушный алгоритм, а возможность получить в руки детальную карту невидимых связей между запахами, эмоциями и предпочтениями людей по всему миру. Моя задача была не просто интерпретировать данные нейросети в виде конкретной формулы, а дать экспертную оценку и добавить неуловимую искру, которая превращает комбинацию нот в настоящую магию».

В настоящее время SD-1 доступен в формате рум-спрея, а команда работает над сертификацией туалетной воды для выпуска ограниченного тиража. Разработчики планируют генерировать ароматы по запросам брендов и создавать индивидуальные композиции для частных клиентов.

Технология может найти применение далеко за пределами парфюмерной индустрии. Алгоритмы, способные анализировать эмоциональные реакции людей на сенсорные стимулы, открывают возможности для революции в сфере эмоционального маркетинга. Подобные системы могут применяться в пищевой промышленности для создания вкусовых композиций, в индустрии развлечений для разработки мультисенсорного контента, в ритейле для создания привлекательной атмосферы магазинов.

Особые перспективы открываются в области медицинской ароматерапии. Эфирные масла уже применяются для лечения стресса, тревожности, депрессии и панических атак, воздействуя на лимбическую систему мозга через обонятельные рецепторы. Нейросеть, способная создавать персонализированные ароматические композиции на основе индивидуальных эмоциональных профилей, может революционизировать подходы к терапии психоэмоциональных расстройств.

Принципы машинного обучения на основе потребительских предпочтений могут быть адаптированы для анализа любых продуктов, где важна эмоциональная составляющая восприятия. Это открывает перспективы для персонализированного маркетинга, где алгоритмы будут предсказывать индивидуальные предпочтения клиентов с высокой точностью. Разработка студентов Иннополиса демонстрирует, как искусственный интеллект может стать инструментом для понимания и воздействия на человеческие эмоции через сенсорные каналы восприятия, открывая новые горизонты как в коммерческой сфере, так и в области здравоохранения.