在香水、美容品与食品等产业中，气味设计一直依赖经验丰富调香师的感官与技术。东京科学大学研究人员最近开发出一套名为OGDiffusion的人工智能系统，能够根据用户描述，自动组合出对应香味所需的精油配方。这项技术为香气创作带来突破，降低创作门槛，甚至让没有专业背景的人也能参与香气设计。

OGDiffusion由东京科学大学的中本高道博士领导团队开发。研究团队首先准备了166种不同精油，并为每种精油标示9类气味属性，包括草本、花香、木质、甜味等。他们通过这些气味标签与对应精油的质量分析数据，训练AI模型学习各类气味与精油间的对应关系。

OGDiffusion模型运用类似生成式扩散技术，首先在原始精油质量数据中加入随机噪声，再输入气味描述，让模型根据学习过的特征进行“反推”，重建出最初的质量数据。实验结果显示，OGDiffusion能高准确率地还原精油数据，代表其已能有效掌握气味与成分间的关联。

研究人员进一步让AI根据多重气味描述生成香味，再实际调制香气并请14位受试者进行嗅闻测试。结果显示，大部分受试者正确辨认出AI设置的香味特征，显示模型不仅能生成香气，还能让人嗅出预期特征。

另一项实验则让受试者比较两种香气，一种符合特定描述，一种不符合，再让他们判断哪一种较符合描述。结果也显示，大多数人都选对，反映OGDiffusion能够忠实再现目标气味。

虽然其他研究也尝试用AI制作香气，但往往依赖自家数据库，而且还需专家协助调整。OGDiffusion最大特点是能直接生成精油配方，并根据用户输入的气味属性快速产生香气，降低使用门槛。

中本博士指出，OGDiffusion为香气创作打开全新途径。这项技术有望广泛应用于日用消费品、食品、甚至个性化产品开发。他认为，未来AI将在香气设计领域中扮演重要角色，不再只是专业调香师的工具，而是普及化创作的核心技术。

数据源：IEEE.org