Incrível: As máquinas de IA que têm olfato

há 1 hora

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Ronaldo Mota

Em 2026, programas de inteligência artificial (IA) e aparelhos eletrônicos avançaram no olfato. Mesmo assim, o sentido segue atrás da visão e da audição. Para as máquinas, o olfato é o mais difícil dos sentidos. Visão e audição já são bem dominadas pela IA, mas o cheiro continua para trás. Em 2026, porém, houve avanços reais, tanto nos programas de computador quanto nos aparelhos que “cheiram”.

Para entender o desafio, vale olhar para nós. O nariz humano tem cerca de 400 tipos de receptores, as peças que “encaixam” nas moléculas do ar. Cada cheiro ativa vários receptores ao mesmo tempo, e o conjunto forma um padrão, como as notas de um acorde. Esse sinal segue para uma região do cérebro ligada à memória e à emoção, e por isso um perfume pode trazer de volta uma lembrança de anos atrás. Nosso ponto fraco é falar sobre cheiros: temos poucas palavras para descrevê-los.

No computador, a referência é o Principal Odor Map, mapa criado pela empresa Osmo em parceria com o Google. Uma rede neural lê a estrutura química de uma molécula e prevê como ela vai cheirar, quase como um mapa de cores para o olfato. Em 2026, a Osmo publicou um teste mais rigoroso: com 400 moléculas novas, o modelo superou a média de um grupo de 15 avaliadores humanos em 53% dos casos.

Os próprios autores reconhecem quatro problemas em aberto: prever a intensidade do cheiro, lidar com misturas, aprender a partir de sensores em vez da estrutura da molécula e reproduzir o mesmo cheiro, igual, em lugares e momentos diferentes. As misturas pesam muito, porque quase todo cheiro do dia a dia combina dezenas de substâncias.

Foi esse o foco da novidade mais recente. Em setembro, pesquisadores de Yale apresentaram um modelo nascido de um desafio internacional, o DREAM Olfaction Challenge. Ele junta os seis melhores algoritmos, entre os de 26 equipes, para prever como as pessoas sentem misturas de odores. Um achado chamou atenção: palavras como “floral” ou “adocicado” previram a percepção melhor do que a química pura. Ou seja, a falta de vocabulário atrapalha tanto as máquinas quanto nós.

No lado dos aparelhos, o destaque é o instituto DGIST, da Coreia, que criou um “nariz eletrônico” com estruturas chamadas MOFs e aprendizado de máquina. Como no nariz humano, vários sensores trabalham juntos, e cada cheiro gera um padrão próprio. Segundo o estudo, o aparelho distingue dezenas de milhares de odores. Narizes eletrônicos já passam de 95% de acerto em grupos definidos de substâncias e são usados em exames do hálito, controle de qualidade de alimentos (sensores que podem ser colocados dentro de silos, por exemplo), monitoramento do ar e detecção de vazamento de gás. Os obstáculos agora são de engenharia: funcionar em ambientes complexos, não perder precisão com o tempo e ficar menor.

Por fim, ainda não existe um modelo definitivo de olfato como os que já existem para texto e imagem. Mas 2026 marca a hora em que as máquinas passaram a bater a média humana em tarefas específicas. O elo mais fraco segue sendo a mistura de cheiros, a intensidade e a falta de palavras para descrevê-los. Nisso, gente e máquina ainda estão no mesmo barco.

Artigo escrito em conjunto com Prof. Pedro Chaves, Chanceler do INSTED Centro Universitário, Senador da República/MS (2016-2019) e ex-reitor da Uniderp.

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