Karim Aly, CEO von Noze – Interview-Serie

Karim Aly ist CEO von Noze, einem kanadischen AI-Startup, das die weltweit führende Technologie zur Digitalisierung des Geruchssinns entwickelt hat. Er konzentriert sich darauf, die Vision des Unternehmens umzusetzen, die Gesundheitsversorgung durch die Ausstattung von Maschinen mit der Fähigkeit zu riechen zu revolutionieren.

Vor Noze gründete Karim eines der ersten Startup-Studio-Kanadas in Zusammenarbeit mit einer der größten Universitäten des Landes. Früher in seiner Karriere war er ein aktiver Unternehmer in aufstrebenden Märkten, wo er mehrere Technologieunternehmen gründete, die sich auf über 20 Länder im Nahen Osten und in Südostasien ausdehnten.

Die Idee für die digitale Olfaktion wurde ursprünglich 2014 konzipiert, können Sie uns einige Einblicke aus diesen frühen Tagen geben?

Natürlich. Es war wirklich eine Funktion der natürlichen Neugier unseres Gründers und CTO – Ashok Prabhu Masilamani -, der sich fragte, warum wir erfolgreich den Klang (Mikrofon), das Sehen (Kamera) und den Tastsinn (Haptik) digitalisiert hatten, aber nicht den Geruchssinn. Als er die Schichten ablöste, begann er zu verstehen, welche Schlüsselfehler uns daran gehindert hatten, den Geruchssinn zu digitalisieren. Als Karriere-Wissenschaftler wurden diese Erkenntnisse zum Eckpfeiler von Ashoks Vision für ein neues Startup; eines, das eine Plattform entwickeln würde, die tatsächlich die Geruchswahrnehmung in die digitale Welt bringen könnte, und damit wurde Noze geboren.

Das Unternehmen verbrachte die nächsten 6 Jahre damit, die weltweit fortschrittlichste digitale Geruchswahrnehmungsplattform zu innovieren und zu perfektionieren, die tatsächlich für die Echtzeit-Geruchserkennung und -verfolgung gelöst hat. Obwohl die Technologie offensichtlich Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen von der Luftverschmutzung bis zur Strafverfolgung hat, haben wir uns entschieden, unsere digitale Olfaktionsplattform ausschließlich im Gesundheitswesen anzuwenden. Tatsächlich haben wir gerade eine $1-Million-Subvention von der Bill- und Melinda-Gates-Stiftung erhalten, um einen AI-gesteuerten Gesundheits-Atemtest zu entwickeln, der infektiöse Krankheiten wie Malaria und Tuberkulose durch die Geruchsbiomarker (flüchtige organische Verbindungen) im Atem erkennen kann. Dies wird ein Game-Changer für Millionen von Menschen sein.

Im Jahr 2015 hatte NASAs Jet Propulsion Laboratory (JPL) eine Technologie, die unserer Teamsvision entsprach. Was war diese Technologie und wie hat Ihr Team diese Patente gesichert?

Im Jahr 2014 hatte NASAs Jet Propulsion Laboratory eine innovative “digitale Nase”-Technologie entwickelt, um mehrere Dämpfe/Gase in orbitalen Fahrzeugen im Weltraum zu erkennen. NASA konzentrierte sich darauf, diese Fähigkeit auf der Internationalen Raumstation (ISS) zu testen, was eine weitaus anspruchsvollere Umgebung ist, um “Gerüche” zu erkennen, als hier auf der Erde. Wir sahen ein enormes Potenzial in ihren frühen Erkenntnissen und entschieden uns, unsere Reise zu beschleunigen, indem wir eine exklusive Lizenz für die sechs Patente von JPL im digitalen Nasenbereich erwarben. Seitdem haben wir JPLs digitale Nasentechnologie radikal weiterentwickelt und verbessert, indem wir proprietäre Schichten von Aromadaten-Engineering und perzeptiven AI-Algorithmen hinzugefügt, um die weltweit leistungsstärkste digitale Geruchswahrnehmungsplattform zu starten.

Welche verschiedenen maschinellen Lernalgorithmen werden verwendet, um ein einzigartiges digitales Geruchsbild zu erzeugen?

Die Erzeugung eines interpretierbaren digitalen Geruchsbildes erfordert tatsächlich viel mehr als nur maschinelles Lernen. Bei Noze haben wir frühzeitig erkannt, dass die digitale Olfaktion als Rahmenwerk betrachtet werden muss, ähnlich wie ein mammalisches olfaktorisches System. Bei Säugetieren ist das vordere Ende des olfaktorischen Systems ein vielfältiges Array von olfaktorischen Rezeptoren. Um diese olfaktorischen Rezeptoren zu emulieren, bauten wir einen Sensorchip mit einem vielfältigen Array von chemischen Rezeptoren. Wenn ein Geruch in die mammalischen olfaktorischen Rezeptoren eingeführt wird, erzeugen sie einen einzigartigen neuralen Code, und in ähnlicher Weise erzeugt ein Geruch, der über unseren chemischen Rezeptor-Array geführt wird, ein einzigartiges “digitales Geruchsbild”.

Die sensorische Vorderseite des digitalen Olfaktionsrahmenwerks ist nur die Spitze des Eisbergs. Sie wird von einer cloudbasierten, sorgfältig kuratierten digitalen Geruchsbibliothek und einem chemisch perzeptiven AI-Motor unterstützt. Das Magische passiert, wenn alle Teile in Harmonie zusammenarbeiten.

Können Sie die Algorithmen diskutieren, die verwendet werden, um dann das Geruchsbild zu interpretieren?

Um einen Geruch zu interpretieren, müssen wir eine Datenbank von digitalen Geruchsbildern für diesen Geruch erstellen. Wir entdeckten, dass die von der Noze-Sensor-Chip erstellte Geruchdatenbank reiche chemische semantische Informationen in Form von Mannigfaltigkeiten enthält. In der Welt der Computer-Vision ist die Verwendung von Mannigfaltigkeitslernalgorithmen ein beliebter Ansatz. Allerdings ist die Welt der digitalen Olfaktion ein Daten-scarces Gebiet, im Gegensatz zur Computer-Vision, die ein Daten-reiches Gebiet ist. Unser AI-Toolbox wendet daher eine Vielzahl von neuartigen Ansätzen wie Meta-Lernen, Few-Shot-Lernen und Mannigfaltigkeitslernen auf unsere speziell erstellten Geruchsdatasets an.

Ein reales digitales Geruchsbild eines Geruchs würde alle damit verbundenen Hintergrundgeräusche enthalten, die normalerweise die korrekte Interpretation stören würden. Deshalb werden unsere proprietären Datasets sorgfältig kuratiert und mithilfe einer Kombination von Datenpunkten erstellt, die Hintergrundgerüche (Rauschen) sowie Datenpunkte darstellen, die den Geruch selbst darstellen. Dies ermöglicht es unseren AI-Algorithmen, trainiert zu werden, um Hintergrundgeräusche zu erkennen und abzulehnen, während sie das eingehende Geruchsbild korrekt interpretieren.

Können Sie die Noze-Cloudbasierte Plattform und den Prozess zur Hinzufügung neuer Gerüche diskutieren und wie groß die Bibliothek von Geruchsbildern ist?

Unsere cloudbasierte IoT-Plattform hostet die digitale Geruchsbibliothek und den perzeptiven AI-Motor. Unsere Bibliothek besteht aus zwei Arten von Datasets; einer, die aktiv konstruiert wird, um Geruchsbilder für ausgewählte Gerüche und Hintergründe zu erstellen, und einer, die passiv durch die kontinuierliche Abtastung von Geräten im Feld erstellt wird, die unseren Sensor-Chip enthalten. Diese passiv abgetasteten Geruchsbilder werden kuratiert und in unserer Geruchsbibliothek gespeichert, so dass sie aufgerufen und mit Gerüchen abgeglichen werden können, die die Plattform in Zukunft lernen kann. Da unsere Plattform mit allen unseren Geräten im Feld verbunden ist, haben wir auch starke Netzwerkeffekte entwickelt, bei denen es einen kontinuierlichen, kollektiven Lernprozess zwischen Geräten gibt. Mit anderen Worten: Ein Gerät kann lernen, einen neuen Geruch zu interpretieren, der auf einem völlig anderen Gerät erlernt wurde.

Wir haben eine grundlegende Entscheidung getroffen, uns auf die Erstellung hochwertiger Geruchsbilder zu konzentrieren, die sinnvolle Anwendungsfälle ermöglichen. Unsere Überzeugung ist, dass der Erfolg in der digitalen Olfaktion nicht nur ein Zahlen-Spiel ist, sondern vielmehr in den wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Werten verankert ist, die durch die zugrunde liegende Geruchsbibliothek freigeschaltet werden können. Unsere proprietäre Bibliothek enthält heute über 100 sorgfältig kuratierte Geruchsbilder, die von fast 100 Millionen Datenpunkten angetrieben werden.

Was sind einige der verschiedenen Anwendungsfälle für digitale Geruchsbilder in der Fertigung?

Man kann sich leicht vorstellen, wie fast jede Branche enorme Vorteile aus der Digitalisierung des Geruchssinns ziehen kann. In der Fertigung gibt es einige wertvolle Anwendungsfälle, insbesondere solche, die mit der Verbesserung der Sicherheit und der Einhaltung von Vorschriften zusammenhängen. Stellen Sie sich vor, Sie könnten einen brennenden Draht in Ihrer Maschinerie erkennen, nur durch die Gerüche, die freigesetzt werden, und als Ergebnis die Möglichkeit haben, den Betrieb vor einem Brand zu stoppen, oder stellen Sie sich vor, Sie könnten eine Sammlung von Nebenprodukt-Dämpfen kontinuierlich verfolgen, um den Moment zu erkennen, an dem ihre Konzentration über der HS&E-Schwelle liegt, um den Bereich zu evakuieren und zu belüften.

Unsere einzigartige Fähigkeit, Geruchssignale von Hintergrundgeräuschen zu unterscheiden, ermöglicht es uns, zu bestimmen, dass der Geruch tatsächlich von einem brennenden Draht stammt und nicht beispielsweise von Zigarettenrauch oder einem heißen Kaffee. Das Vermeiden von Falschpositiven, die durch andere “Hintergrund”-Gerüche verursacht werden, ist entscheidend, um eine digitale Olfaktionsplattform erfolgreich zu kommerzialisieren.

Wie wird diese Technologie derzeit im Zusammenhang mit Lebensmitteln eingesetzt?

Obwohl unsere Technologie derzeit nicht in der Lebensmittelindustrie eingesetzt wird, gibt es viele potenzielle Anwendungsfälle entlang der Lebensmittelversorgungskette, in denen sie eingesetzt werden könnte. Als Beispiel betrachten wir die Frische von Lebensmitteln. Was, wenn Ihr Kühlschrank erkennen könnte, welche Lebensmittel hineingelegt werden, und dann vorhersagen könnte, wie viel Zeit noch bleibt, bevor jedes davon verdorben ist? Diese Lösung könnte auch in Supermärkten und Restaurants eingesetzt werden, die zusammen mit Haushalten über 80 % der Lebensmittel ausmachen, die jedes Jahr verschwendet werden – ein 400-Milliarden-Dollar-Problem allein in den Vereinigten Staaten.

Aus einer völlig anderen Perspektive kann die digitale Olfaktion auch dazu beitragen, den Kochprozess zu automatisieren, indem sie die Aromen eines Gerichts oder Rezepts von Anfang bis Ende verfolgt, um den Koch (oder eine automatisierte Vorrichtung) mit Anweisungen zu versehen, was bei jedem Schritt zu tun ist. Wir haben tatsächlich ein Demo erstellt, bei dem wir unseren AI auf den gesamten Kochprozess eines Hühnchenbruststücks auf einem Innen-Grill trainierten. Wir konnten den Benutzer darauf hinweisen, wann der Grill ausreichend erhitzt war, um das Hühnchen hinzuzufügen, wann es zu wenden war und wann es vom Grill zu entfernen war, um ein perfekt gekochtes Hühnchenbruststück zu erhalten.

Einer der interessantesten Anwendungsfälle ist die Erkennung von Viren, können Sie erklären, wie dies funktioniert?

Der menschliche Körper gibt bestimmte Geruchsbiomarker oder flüchtige organische Verbindungen als physiologische Reaktion auf eine Infektion ab. Dieses Phänomen ist jedoch nicht nur auf virale Infektionen beschränkt. Diese VOCs, die von unserem Atem oder unserer Haut abgegeben werden können, können die Anwesenheit verschiedener klinischer Zustände oder Krankheiten anzeigen. Wenn Sie an einen “Gesundheits-Atemtest” denken, der mit einem einzigen Atemzug Malaria, Tuberkulose, Diabetes und andere Zustände in ihren frühesten Stadien erkennen kann, können Sie leicht die Auswirkungen verstehen, die unsere Technologie auf die Fähigkeit haben kann, rechtzeitig zu handeln und Patientenergebnisse zu verbessern. Genau diese Vision arbeiten wir derzeit mit mehreren Partnern wie der Bill- und Melinda-Gates-Stiftung und dem Montreal Heart Institute an. Als Unternehmen haben wir hier unseren Sinn gefunden, und wir könnten nicht aufgeregter sein über die Arbeit, die wir tun, und die bedeutenden Auswirkungen, die sie haben kann.

Was ist Ihre Vision für die Zukunft der digitalen Olfaktions-Erkennung?

Nozes digitale Olfaktionsplattform ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das den Geruchssinn digitalisiert hat. In den letzten 8 Jahren haben wir diese Technologie perfektioniert, um außerhalb kontrollierter Laboreumgebungen zu funktionieren. Wir haben mehrere Geruchserkennungs- oder -verfolgungslösungen für alltägliche Szenarien entwickelt, bei denen unsere Lösungen trotz der Herausforderungen robust funktioniert haben. Heute ist unser Ziel, diese Technologie anzuwenden, um die menschliche Gesundheit auf ein völlig neues Level zu heben. Wir haben kaum die Oberfläche dessen gekratzt, was wir aus den flüchtigen Verbindungen interpretieren können, die ständig von unserem Atem und unserer Haut abgegeben werden. Wir glauben, dass unsere Plattform den Gesundheitsstatus quo dramatisch verändern kann, indem sie diese Signaturen digitalisiert und ihre Anwesenheit mit verschiedenen Gesundheitszuständen korreliert. Allerdings ist die Erkennung von Gerüchen von menschlichem Atem und Haut nicht ohne Herausforderungen. Die interessierenden flüchtigen Verbindungen sind normalerweise zusammen mit störenden Hintergründen wie der Anwesenheit von exogenen VOCs, höheren Temperaturen und Kondensationsfeuchtigkeit vorhanden. Jedes dieser Merkmale kann die Erkennungsgenauigkeit beeinflussen, was es besonders herausfordernd macht, eine zuverlässige und skalierbare Lösung zu entwickeln.

Unsere Vision für die digitale Olfaktion war immer unmissverständlich: eine skalierbare Lösung zu liefern, die robust und zuverlässig in der realen Welt funktioniert, nicht nur im Labor. Erst dann können wir wirklich einen universellen Zugang zu Screening und Diagnose ermöglichen, der Leben retten und die Gesundheit verbessern kann. Und heute stehen wir am Rande, dies der Welt zu präsentieren.