インタビュー

ノゼのカリム・アリーCEO – インタビュー・シリーズ

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Unite.AI を Google の優先ソースに追加

カリム・アリーは、ノゼのCEOです。ノゼは、カナダのAIスタートアップで、世界で初めて嗅覚をデジタル化する技術を開発しました。彼は、機械に嗅覚を与えることでヘルスケアを変革するという会社のビジョンを実行することに焦点を当てています。

ノゼに入社する前、カリムはカナダで最初のスタートアップスタジオの1つを設立しました。これは、カナダ最大の大学の1つと提携して行われました。彼のキャリアの初期には、起業家として中東と東南アジアの20以上の国でテクノロジー企業を設立し、成長させました。

デジタル嗅覚のアイデアは2014年に初めて考えられました。初期の経緯についてお話しください。

もちろん。私たちの創設者兼CTOであるアショク・プラブ・マシラマニが、音(マイク)、視覚(カメラ)、触覚(ハプティクス)をデジタル化したのに対し、嗅覚をデジタル化しなかった理由を探究したことがきっかけでした。彼は、嗅覚をデジタル化する上での重要な失敗点を理解し始めました。これらの知見は、アショクの新しいスタートアップの基礎となり、ノゼが生まれました。

会社は次の6年間で、世界で最も高度なデジタル嗅覚フレームワークを開発し、現実世界での嗅覚検出と追跡を解決しました。技術は、空気汚染や法執行など、さまざまな分野で応用できますが、ヘルスケアにのみ焦点を当てています。実際、$1ミリオンのグラントをビル&メリンダ・ゲイツ財団から受け取り、感染症を検出するためのAIパワードのヘルスケアブレサナイザーを開発しています。

2015年、NASAのジェット推進研究所(JPL)には、ノゼのチームのビジョンに合致する技術がありました。どのような技術で、どのようにして特許を取得しましたか。

2014年、NASAのジェット推進研究所は、軌道上の宇宙船で複数の蒸気/ガスを検出するための「デジタルノーズ」技術を開発しました。NASAは、この能力を国際宇宙ステーション(ISS)でテストすることに焦点を当てていました。ノゼのチームは、この技術の潜在性を見出し、JPLが保有するデジタルノーズ技術の特許6件の独占ライセンスを取得しました。以来、ノゼのチームはJPLのデジタルノーズ技術を大幅に進化させ、独自のアロマデータエンジニアリングと知覚AIアルゴリズムを追加して、世界で最も強力なデジタル嗅覚プラットフォームを立ち上げました。

デジタルスケントプリントを生成するために使用されるさまざまな機械学習技術について説明してください。

解釈可能なデジタルスケントプリントを生成するには、機械学習だけでなく多くのことが必要です。ノゼでは、デジタル嗅覚を、哺乳類の嗅覚システムに似たフレームワークとして見る必要があることを早期に認識しました。哺乳類では、嗅覚システムの前端は多様な嗅覚受容体の配列です。ノゼのチームは、これらの嗅覚受容体を模倣するために、多様な化学受容体の配列を持つセンサーチップを構築しました。嗅覚受容体に臭いが導入されると、独自の神経コードが生成され、同様に、ノゼの化学受容体配列に臭いが導入されると、独自の「デジタルスケントプリント」が生成されます。

デジタル嗅覚フレームワークの感覚前端は、クラウドベースのデジタル臭いライブラリと化学的に知覚可能なAIエンジンによって裏付けられています。すべてのピースが調和して動作するときに、魔法が起こります。

スケントプリントを解釈するために使用されるアルゴリズムについて説明してください。

臭いを解釈するには、その臭いに対するデジタルスケントプリントのデータセットを作成する必要があります。ノゼのチームは、ノゼのセンサーチップから構築された臭いデータセットには、多様体学習技術を使用することで、化学的意味情報が豊富に含まれていることを発見しました。コンピュータビジョンの世界では、多様体学習技術は一般的なアプローチですが、コンピュータビジョンはデータ豊富なドメインであるのに対し、デジタル嗅覚の世界はデータ希薄なドメインです。ノゼのAIツールボックスは、メタ学習、少샷学習、多様体学習などの新しいアプローチを、ノゼの目的のために構築された臭いデータセットに適用しています。

実世界のデジタルスケントプリントには、正しい解釈を妨げる背景ノイズが含まれています。これは、ノゼのチームが、背景ノイズと臭いそのものの両方のデータポイントを組み込むことで、慎重にキュレーションされたデータセットを構築する必要がある理由です。ノゼのAIアルゴリズムは、背景ノイズを認識して拒否し、入力されたスケントプリントを正しく解釈するようにトレーニングされています。

ノゼのクラウドベースプラットフォームと、新しい臭いを追加するプロセスについて説明してください。また、スケントプリントライブラリはどのくらい大きいですか。

ノゼのクラウドベースIoTプラットフォームには、デジタル臭いライブラリと知覚可能なAIエンジンがホストされています。ノゼのライブラリは、2種類のデータセットで構成されています。1つは、選択された臭いと背景に対してスケントプリントを生成するためにエンジニアリングされたもので、もう1つは、ノゼのセンサーチップを含むデバイスによって継続的にサンプリングされるものです。これらのサンプリングされたスケントプリントは、ノゼの臭いライブラリにキュレーションされて保存され、将来、プラットフォームが学習する可能性のある臭いと照合するために使用されます。ノゼのプラットフォームはすべてのデバイスに接続されているため、デバイス間の継続的な集団学習プロセスも開発されています。つまり、1つのデバイスは、別のデバイスで取得された学習から新しい臭いを学習できます。

ノゼのチームは、高品質のスケントプリントを構築することに重点を置いています。これにより、有意義なユースケースが可能になります。ノゼのチームは、成功は単に数のゲームではなく、基本的な臭いライブラリから解放される経済的および社会的価値に根ざしていることを信じています。ノゼのチームの独自のライブラリには、現在、約100のキュレーションされた臭いスケントプリントが含まれており、約1億のデータポイントによって推進されています。

製造業におけるデジタルスケントプリントのさまざまなユースケースについて説明してください。

ほとんどの業界が、嗅覚のデジタル化から巨大な利益を得ることができる方法を想像するのは容易です。製造業では、特に安全性を向上させ、規制遵守を確保することに関連するユースケースがあります。機械の焼けているワイヤーから発生する臭いを検出して、作業を停止する機会を得ることができ、または有害な蒸気の濃度が上昇して、区域を避難して換気することができます。

ノゼのチームの独自の能力は、背景ノイズから臭い信号を区別することです。これにより、ワイヤーの焼けている臭いが、たとえばタバコの煙や熱いコーヒーからの臭いではなく、実際の臭いであることを判断できます。偽陽性を避けることは、デジタル嗅覚プラットフォームを商業化する上で最も大きな課題の1つです。

食品業界におけるこの技術の現在の状況について説明してください。

現在、食品業界ではこの技術が使用されていませんが、食品サプライチェーン全体で使用できる可能性のある多くの応用例があります。たとえば、食品の新鮮さを検出することができます。冷蔵庫が中に入っている食品を検出して、各食品の期限が切れるまでの時間を予測することができます。このソリューションは、食品の廃棄物の80%以上を占める、家庭、食品店、レストランにも適用できます。

別の観点から、デジタル嗅覚は、料理プロセスを自動化するために使用できます。料理やレシピの香りを追跡して、シェフ(または家電)に毎ステップの指示を提供することができます。実際、ノゼのチームは、インドアグリルで鶏胸肉を調理するプロセスをAIにトレーニングしました。グリルが十分に熱されたときに鶏肉を追加する、反転する、グリルから取り出すときにユーザーに通知することができました。

ウイルスを検出するというユースケースについて説明してください。

人体は、感染に対する生理的反応として、特定の臭いバイオマーカー、または揮発性有機化合物(VOCs)を放出します。この現象は、ウイルス感染に限定されません。VOCsは、呼吸または皮膚から放出され、さまざまな臨床状態または疾患を示すことができます。健康ブレサナイザーが、1回の息で、マラリア、結核、糖尿病、その他の状態を早期に検出できることを想像してください。ノゼのチームは、ビル&メリンダ・ゲイツ財団やモントリオール心臓研究所などの複数のパートナーと協力して、このビジョンを実現するために取り組んでいます。

デジタル嗅覚認識の将来のビジョンについて説明してください。

ノゼのデジタル嗅覚プラットフォームは、強力なツールです。ノゼのチームは、8年間でこの技術を完備し、制御されたラボ環境以外で動作するようにしました。ノゼのチームは、毎日のシナリオで動作するソリューションを構築しました。今日、ノゼのチームの目標は、この技術を使用して人間の健康を新しいレベルに引き上げることです。ノゼのチームは、呼吸や皮膚から放出される揮発性物質から何を解釈できるかを理解するために、表面を掻き始めています。ノゼのチームは、プラットフォームがヘルスケアの現状を変えることができ、さまざまな健康状態に関連するシグネチャをデジタル化できることを信じています。

ただし、人間の呼吸や皮膚から放出される揮発性物質を検出することは、容易ではありません。関心のある揮発性物質は、外来性VOCs、温度の上昇、凝縮湿度などの背景ノイズとともに存在します。各特性は検出精度に影響します。したがって、信頼性の高いスケーラブルなソリューションを構築することは、特に挑戦的です。

したがって、ノゼのデジタル嗅覚のビジョンは、常に明確でした。実世界で堅牢に動作し、信頼性の高いソリューションを提供することです。そうすることで、スクリーニングと診断への普遍的なアクセスを可能にし、人命を救い、健康を改善することができます。今日、ノゼのチームは、その目標を達成する寸前です。

アントワーヌは、Unite.AIのビジョナリーレーダーであり共同創設者です。彼は、AIとロボティクスの未来を形作り、推進するための不屈の情熱に駆り立てられています。シリアルエントレプレナーである彼は、AIが電気と同様に社会に大きな変革をもたらすと信じており、破壊的な技術とAGIの可能性について語ることがよくあります。

彼はフューチャリストとして、これらのイノベーションが私たちの世界をどのように形作るかを探求することに尽力しています。さらに、彼はSecurities.ioの創設者であり、未来を再定義し、全セクターを再構築する最先端技術への投資に焦点を当てたプラットフォームです。