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Dec 12, 2023

Perfumes criados por inteligência artificial

Narizes são superestimados: em junho, um perfume criado por um sistema de computador será

Narizes são superestimados: em junho, um perfume criado por um sistema de computador será lançado no mercado brasileiro. A inteligência artificial envolveu ingredientes combinados de uma forma impensável para a maioria dos humanos.

A inteligência artificial é chamada de 'Philyra' - e seus desenvolvedores e usuários concordam em uma coisa: é feminina. "Passei muito tempo com ela e vejo o programa como 'ela', isso facilita", brinca o perfumista David Apel.

Mas é claro que a inteligência artificial não tem consciência nem gênero. É apenas um sistema de computador, uma rede de neurônios artificiais, criada para armazenar, processar e recombinar grandes quantidades de dados. Não pode cheirar ou analisar fragrâncias no ar. Mesmo assim, Philyra é a nova funcionária da fabricante de fragrâncias Symrise em Nova York.

“Eu treinei ela e agora ela está me treinando”, diz Apel, que trabalha como perfumista há 39 anos. A inteligência artificial da Philyra foi desenvolvida por meio da cooperação entre a Symrise e a IBM Research.

No Dia dos Namorados, em 12 de junho, Dia dos Namorados brasileiro, a primeira criação de Philyra chega ao mercado. O perfume é voltado para a geração do milênio, pessoas nascidas na década de 1980 ou 1990.

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A biblioteca de fragrâncias

Montar um perfume funciona como cozinhar um prato. De acordo com Apel, cerca de 1300 substâncias básicas, também conhecidas como blocos de construção de aromas, estão disponíveis para um perfumista.

Estas são fragrâncias parcialmente sintéticas e parcialmente extraídas de flores, frutas, musgos e especiarias. Um perfumista combina vários ingredientes e adapta a fórmula até que surja uma nova e agradável fragrância.

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A Philyra baseia seu conhecimento em um banco de dados contendo a composição de quase 1,7 milhão de perfumes. Ela também sabe em que país, faixa etária e gênero uma fragrância vendeu particularmente bem. "Entre todas essas criações, ela encontra espaço - possibilidades que ninguém ainda esgotou", explica Apel.

Com o toque de um botão, o sistema de computador apresenta novas fórmulas de perfume para um grupo-alvo específico. Um perfumista como Apel pode refinar ainda mais essas fórmulas.

Apel não tem medo de que Philyra tire seu emprego. Ele vê isso mais como uma colaboração entre o homem e a máquina. "Tenho a chance de ver fórmulas de perfume que eu nunca teria pensado em mim mesmo", diz Apel. Porque o conhecimento e a experiência muitas vezes limitam a criatividade: "Tenho tendência a preferir certos ingredientes e quero fazer um tipo de perfume muito específico", admite.

Philyra é mais imparcial em sua abordagem. "É universal", explica Achim Daub. Ele é membro do Conselho Executivo de Scent & Care da Symrise. "Dave, por outro lado, é americano, homem, branco, morou na França, agora mora em Nova York - e as preferências culturais costumam atrapalhar."

Mais surpreendentemente, o olfato não é tão importante no ramo de perfumes, diz Daub. "O perfumista que me treinou então me disse: 'Eu sei o cheiro de um perfume quando conheço sua composição'. Isso é exatamente o que Philyra faz."

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Homem vs. máquina

“Isso não seria possível sem o aprendizado de máquina”, diz Katharina Morik, professora de inteligência artificial da Universidade Técnica de Dortmund. Até alguns anos atrás, os computadores eram tão inteligentes quanto o conhecimento que recebiam.

Uma pessoa tinha que programá-los, definir as regras para eles e basicamente dizer-lhes o que fazer. Com o aprendizado de máquina, especialmente o aprendizado profundo, um sistema de computador agora pode gerar conhecimento de repente a partir da própria experiência, reconhecer leis em exemplos e transformar esses exemplos em regras mais gerais.

Com base em seu banco de dados, Philyra usa aprendizado de máquina para descobrir como os vários ingredientes dos perfumes podem ser combinados, diz Joana Maria, cientista da IBM Research envolvida no desenvolvimento de Philyra. "Ela aprendeu o que funciona bem com o quê, qual substância pode ser substituída por qual e quais combinações as pessoas nos Estados Unidos ou na Ásia percebem melhor", diz ela.