본 논문은 로봇의 후각 항법 개선을 위한 다중 모드 후각 데이터셋과 확산 기반 분자 생성을 이용한 새로운 기계 학습 방법을 제시한다. 기존 후각 항법은 데이터셋과 센서 해상도의 한계로 인해 냄새를 잘못 식별하는 문제가 있었는데, 본 논문의 확산 모델은 기존 데이터셋과 훈련 방법의 한계를 넘어 새로운 냄새 분자를 생성하고, 고급 후각 센서를 이용하여 검증함으로써 이 문제를 해결한다. 시각 분석, 언어 처리, 분자 생성을 통합하여 로봇의 후각-시각 모델이 냄새와 그 원천을 정확하게 연결하도록 향상시켜 폭발물 탐지, 마약 검사, 수색 및 구조 등의 응용 분야에서 내비게이션 및 의사 결정을 개선한다. 제공된 코드, 모델 및 데이터는 Hugging Face를 통해 공개된다.
