Cientista do MIT cria máquina que transforma fotos em cheiros
O dispositivo Anemoia usa modelos generativos para analisar imagens, escrever narrativas poéticas e convertê-las em fragrâncias únicas — um experimento que mistura tecnologia, memória e emoção
Imagine uma lembrança da infância, uma que parece real e nostálgica, mas de alguma forma fora de alcance: talvez uma viagem em família à praia, ou um momento no balanço do parquinho, ou uma tarde passada procurando trevos de quatro folhas. Agora, imagine que você pudesse engarrafar esse momento precioso em uma fragrância.
Um cientista do MIT, Cyrus Clarke, está trabalhando para fazer exatamente isso. Junto com uma equipe de colegas pesquisadores, Clarke desenvolveu uma máquina física chamada Dispositivo Anemoia, que usa um modelo generativo de IA para analisar uma fotografia de arquivo, descrevê-la em uma frase curta e, seguindo as instruções do usuário, converter essa descrição em uma fragrância única.
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A palavra “anemoia” foi cunhada pelo autor John Koenig e incluída em seu livro de 2021, The Dictionary of Obscure Sorrows (O Dicionário de Tristezas Obscuras). Refere-se a um sentimento específico de nostalgia por um tempo ou lugar que nunca vivenciamos pessoalmente — e é exatamente isso que a equipe de Clarke espera capturar com o Dispositivo Anemoia.
De acordo com um artigo publicado pela equipe, o dispositivo explora o conceito de “memória estendida”, ou a ideia de que, na era digital, a memória é cada vez mais armazenada e acessada por meio de mídias externas, como arquivos digitais.
Estudos já demonstraram que a memória pode ser formada indiretamente — como quando um relato de segunda mão, talvez de um dos pais, molda as próprias memórias — mas o Dispositivo Anemoia é um experimento físico e interativo fascinante sobre como a IA pode permitir que os usuários vivenciem a memória de um passado que nunca viveram.
COMO FUNCIONA?
O Dispositivo Anemoia parece algo que se encontraria na enfermaria de uma nave espacial de ficção científica retrô. É um dispositivo fino, de metal e plástico, com uma tela verde neon e um conjunto simples de três mostradores físicos. Na parte inferior, um béquer de vidro aguarda para capturar a fragrância final.
Para começar, o usuário insere uma fotografia no dispositivo. Um modelo de visão-linguagem (VLM) integrado analisa a imagem e gera uma legenda inicial com base no que encontra. Para uma foto de turistas na China, um exemplo usado no artigo, o dispositivo poderia escrever: “Um turista de bermuda preta e uma criança posam na entrada da Grande Muralha da China, com os icônicos degraus de pedra e a paisagem montanhosa que se estende em direção ao céu.”
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Os usuários podem então ajustar os parâmetros da legenda com os três controles: um para decidir qual pessoa ou objeto na imagem deve ser o assunto; um segundo para descrever a idade do assunto; e um terceiro para descrever o clima da cena.
“Pessoalmente, tenho muito interesse em inventar novas interfaces físicas para IA generativa”, diz Clarke. “A IA generativa geralmente começa com um texto em branco. Os controles substituem isso por uma gramática física e fácil de entender. Você não está tentando ‘dizer a coisa certa’ para um algoritmo, é mais parecido com afinar um instrumento.
Um modelo de aprendizado de linguagem, construído a partir do ChatGPT-4o, agrega a legenda original e as entradas do usuário em uma narrativa curta e poética. Se alguém selecionasse a própria Grande Muralha da China como tema do texto mencionado, o resultado seria algo como: “Por séculos, dos Reinos Combatentes à Dinastia Ming, observei com alegria a marcha do tempo e inúmeros viajantes ao longo do meu caminho de pedra, tijolo e madeira.”
Em seguida, vem a tarefa mais impressionante do modelo: converter esse poema escrito em um aroma tangível.
OLFATO ABRE A PORTA PARA A MEMÓRIA
O processo de desenvolvimento de aromas depende não apenas da identificação das notas olfativas apropriadas, mas também da evocação das emoções certas.
A equipe de Clarke treinou o modelo para selecionar fragrâncias de uma biblioteca de 39 aromas diferentes.
A equipe de Clarke treinou o modelo para selecionar fragrâncias de uma biblioteca de 39 aromas diferentes (posteriormente expandida para um portfólio mais amplo de 50 aromas), que variam de livros antigos a couro e terra.
Cada fragrância foi codificada com um conjunto de descritores, rotulando-as com detalhes como suas notas principais, conceitos associados e emoções mais fortes.
O Modelo de Linguagem Ampla (LLM, na sigla em inglês) usa seu treinamento para selecionar as fragrâncias certas e determinar a quantidade de cada uma que deve ser usada na mistura final.
Todas essas informações são direcionadas para um dispositivo olfativo personalizado, que usa quatro bombas para extrair o líquido necessário de seus frascos para o béquer (a fórmula final para a fragrância da Grande Muralha da China). (inclui fogueira, terra, cedro e bambu).
O dispositivo Anemoia é capaz de capturar uma gama essencialmente infinita de fragrâncias, desde o cheiro de uma praia arenosa num dia quente de verão dos anos 80 até o aroma de um casal saboreando uma pera num jardim pitoresco.
Em última análise, conclui o estudo, o dispositivo é uma provocação que questiona “o que significa lembrar quando a própria memória pode ser gerada, o que significa sentir quando esse sentimento é coescrito com uma máquina e o que significa ser humano quando podemos criar ficções belas e perfumadas de passados que nunca vivemos”.
