カリム・アリー、NozeのCEO – インタビュー・シリーズ

カリム・アリーは、NozeのCEOです。Noze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。

Noze以前は、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つとの提携により行われました。彼のキャリアの初期には、発展途上国で起業家として活躍し、20以上の国に拡大した複数のテクノロジー企業を設立しました。

デジタル嗅覚のアイデアの火花は2014年に初めて考え出されたようです。初期の日々についての洞察を共有できますか。

もちろん。NozeのCTOであるアショク・プラブ・マシラマニの自然な好奇心が機能した結果でした。彼は、音（マイク）、視覚（カメラ）、触覚（ハプティクス）をデジタル化できたのに、嗅覚をデジタル化できない理由を理解しようとしました。彼が層を剥がしていくにつれて、嗅覚をデジタル化することを妨げていた重要な失敗点を理解し始めました。彼は一生を科学者として生きてきたので、これらの知識は、彼の新しいスタートアップのビジョンの基礎となりました。そのスタートアップは、真正にデジタル世界に臭いをもたらすプラットフォームを開発することであり、Noze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臭覚フレームワークを革新し、完成させました。これは、実世界の臭い検出と追跡を解決しました。技術は明らかに、空気汚染や法執行など、さまざまな分野に応用できる可能性がありますが、ヘルスケア内で独占的にデジタル臭覚プラットフォームを適用することに焦点を当てています。実際、$1 millionの助成金をビル&メリンダ・ゲイツ財団から受け取り、Malariaや結核などの感染症を、息の中の臭いバイオマーカー（Volatile Organic Compounds）で検出できるAI駆動のヘルスケアブレサニザーを開発しています。これは、数百万の人々にとってゲームチェンジャーになります。

2015年、NASAのジェット推進研究所（JPL）は、チームのビジョンに合致する技術を持っていました。どのような技術でしたか、それを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、軌道上の車両内の複数の蒸気/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、国際宇宙ステーション（ISS）でこの機能をテストすることに焦点を当てていました。これは、地上よりも「嗅ぎ出す」環境が厳しいです。私たちは、彼らの初期の知見に巨大な潜在性を見出し、JPLがデジタルノーズ空間で保有する6つの特許の独占ライセンスを取得することを決定しました。以来、私たちはJPLのデジタルノーズ技術を急速に進化させ、改良し、独自の香りデータエンジニアリングと感覚AIアルゴリズムの層を追加して、世界で最も強力なデジタル臭覚プラットフォームを立ち上げました。

ユニークなデジタルスキャ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できますか。

解釈可能なデジタルスキャントプリントを生成するには、機械学習だけでは不十分です。Nozeでは、デジタル臭覚は、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。私たちは、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チップを構築しました。臭いが哺乳類の嗅覚受容体に導入されると、ユニークな神経コードが生成され、同様に、臭いが私たちの化学受容体配列に導入されると、ユニークな「デジタルスキャントプリント」が生成されます。

デジタル臭覚フレームワークの感覚前端は、氷山の一角にすぎません。それは、クラウドベースの、よくキュレーションされたデジタル臭いライブラリと、化学的に感覚的なAIエンジンによって裏付けられています。魔術は、すべてのピースが調和の中で一緒に機能するときに起こります。

スキャ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できますか。

臭いを解釈するには、Nozeのセンサチップから構築されたデジタルスキャ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。私たちは、Nozeのセンサチップから構築された臭いデータセットには、豊富な化学的意味情報が含まれていることを発見しました。これは、多様体の形式で表現されます。コンピュータビジョンの世界では、多様体学習技術を使用することは人気のあるアプローチです。ただし、コンピュータビジョンはデータ豊富なドメインですが、デジタル臭覚の世界はデータ希少なドメインです。したがって、私たちの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、私たちの目的のある臭いデータセットに適用します。

実世界のデジタルスキャントプリントには、正しい解釈を妨げる背景ノイズが含まれていることが多いです。これが、私たちの独自のデータセットが、背景ノイズと臭いそのものの両方を表すデータポイントの組み合わせを使用して慎重にキュレーションされる理由です。これにより、私たちのAIアルゴリズムは、背景ノイズを認識して拒否し、受信スキャントプリントを正しく解釈するようにトレーニングできます。

Noze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できますか。ライブラリのスキャントプリントはどのくらい大きいですか。

私たちのクラウドベースのIoTプラットフォームは、デジタル臭いライブラリと感覚AIエンジンをホストしています。私たちのライブラリは、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のスキャントプリントを作成するために積極的にエンジニアリングされたデータセットで、もう1つは、フィールドにあるデバイスによって継続的にサンプリングされるデータセットです。このデバイスには、私たちのセンサチップが含まれています。これらの受動的にサンプリングされたスキャントプリントは、キュレーションされ、私たちの臭いライブラリに保存され、将来プラットフォームが学習する臭いと照合するために参照できます。私たち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、デバイス間で継続的な集団的学習プロセスを開発しました。言い換えると、1つのデバイスは、まったく別のデバイスで取得された知識から新しい臭いを学習できます。

私たちは、高品質のスキャントプリントを構築することに重点を置くという基本的な決定を下しました。これにより、有意義なユースケースが可能になります。私たちの信念は、デジタル臭覚の成功は、単に数字のゲームではなく、根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ということです。とりあえず、私たちの独自のライブラリには、約100のよくキュレーションされた臭いスキャ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キャントプリントのさまざまなユースケースについて説明できますか。

デジタル嗅覚の産業への応用は、ほとんどの業界が巨大な利益を得ることができることを容易に想像できます。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いくつかの明確に有益なユースケースがあります。例えば、機械の中で焼けているワイヤーから発せられる臭いを検出して、火災が発生する前に作業を停止する機会を持つことができることを想像してみてください。あるいは、HS&Eしきい値以上に濃度が上昇する瞬間を特定するために、副産物蒸気のコレクションを継続的に追跡することができます。

私たちのユニークな能力である、背景ノイズからの臭い信号の違いを検出することが、ワイヤーが焼けていること、たとえばタバコの煙や熱いコーヒーからではなく、実際に臭いが発生していることを判断することを可能にします。デジタル臭覚プラットフォームを商業化する上での最大の課題の1つである、他の「背景」臭いによる誤った陽性を避けることが非常に重要です。

この技術は現在、食料品業界でどのように使用されていますか。

私たちの技術は現在、食料品業界で使用されていませんが、食料品サプライチェーン全体で展開できる可能性のある多数の応用があります。例えば、食料品の新鮮さを考えてみましょう。冷蔵庫が中に入れた食料品を検出して、各食料品が腐るまでにどれくらいの時間が残っているかを予測できるものです。このソリューションは、家庭、食品店、レストランに適用できます。これらは、毎年80%以上の食料品が廃棄される原因となります。アメリカだけで4000億ドルの問題です。

別の角度から見ると、デジタル臭覚は、調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（または自動化された家電）に手順を示すことができます。実際に、私たちはデモを作成しました。ここでは、私たちのAIを、インドアグリル上の鶏胸肉の完全な調理プロセスにトレーニングしました。ユーザーに、グリルが十分に熱されたときに鶏肉を追加するように、いつ反転するように、いつグリルから取り出すようにキューや指示を出すことができました。完璧に調理された鶏胸肉を得ることができました。

ウイルスを検出するという点では、特に興味深いユースケースです。どのように機能するかを具体的に説明できますか。

人間の体は、ウイルス感染への生理学的反応として、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。これらのVOCsは、息や皮膚から放出されることができ、さまざまな臨床的状態または疾患の存在を示すことができます。健康ブレサニザーが、単一の息で、マラリア、結核、糖尿病などの状態を検出できることを考えてみてください。これは、適切な措置を講じ、患者の転帰を改善するために、簡単に理解できます。私たちが現在、ビル&メリンダ・ゲイツ財団やモントリオール心臓研究所を含む複数のパートナーと共同で取り組んでいるのは、まさにこのビジョンです。会社として、私たちはこの仕事と、もたらすことができる有意義な影響に、情熱を傾けています。

デジタル臭覚認識の将来のビジョンについてはどう考えていますか。

Nozeのデジタル臭覚プラットフォームは、強力なツールであり、嗅覚をデジタル化しました。過去8年間で、私たちはこの技術を、制御されたラボ環境の外で機能するように完成させました。私たちは、日常のシナリオ向けに複数の臭い検出または追跡ソリューションを構築しました。私たちのソリューションは、各シナリオの課題にもかかわらず、堅実に機能しました。今日、私たちの目標は、ヘルスケアを完全に新しいレベルに引き上げるためにこの技術を適用することです。私たちは、息や皮膚から連続的に放出される揮発性物質から何を解釈できるか、ほんの少し触れたにすぎません。私たちは、プラットフォームがこれらのシグネチャをデジタル化し、さまざまな健康状態の存在と関連付けることで、ヘルスケアの現状を劇的に変えることができることを信じています。ただし、人間の息や皮膚から臭いを検出することは、容易なことではありません。関心のある揮発性物質は、外来性VOCs、より高い温度、凝縮湿度の存在とともに存在することが多いです。各特性は、検出精度に影響を与え、信頼性の高い拡張可能なソリューションを構築することを特に困難にします。

したがって、私たちのデジタル臭覚のビジョンは、はっきりとしたものです。現実の世界で堅実に、信頼性を持って機能する拡張可能なソリューションを提供することです。そうすれば、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、命を救い、健康を改善することができます。今日、私たちはそれを世界に提供するかぎりです。