だがAI技術の進歩のおかげで、分子の異なる構造パターンを把握し、そこからまた別の分子のニオイを正確に予測できるようになってきた。

　もう1つの問題はそのための学習データだった。大規模言語モデルとして知られるAIチャットボットは、インターネット丸ごとのデータを使って訓練される。

　だが、AIの嗅覚を鍛えるとなると、それに匹敵するクオリティのものが香料企業にすらなかったのだ。

　そこでウィルチコ氏らは、自分たちでデータを作ることにした。

　数千の分子と調香師による香りの説明を集め、このデータをグラフニューラルネットワーク（GNN）に入力する。GNNは機械学習の一種で、データポイント間の関係を検出して分析してくれる。

　この助けを借りて、ウィルチコ氏らのAIモデルは、原子と結合と分子構造からどのようなニオイがするのか学習を進めている。・ニオイのテレポートが実現する可能性も
　最終的にOsmo社は、ニオイのデジタル技術によって、ある場所のニオイをまったく別の場所に再現、すなわちニオイのテレポートを実現したいと考えている。

　あるニオイと完全に同じニオイを再現できないのなら、自分を誤魔化しているに過ぎない。だがニオイのテレポートができれば、AIモデルが本当にニオイを理解しているという証明になる。

　もちろん、ニオイによる病気の早期発見にも引き続き取り組んでいくとのこと。すぐに実現することはないだろうが、ウィルチコ氏らはそれを目指して今日もニオイAIの開発に取り組んでいる。