Karim Aly, CEO Noze – Wywiad z serii

Karim Aly jest CEO Noze, kanadyjskiej firmy AI, która opracowała najbardziej zaawansowaną technologię do cyfryzacji zmysłu węchu. Jest on skoncentrowany na realizacji wizji firmy, aby przekształcić opiekę zdrowotną, nadając maszynom zdolność węchu.

Przed Noze Karim założył jeden z pierwszych startupów w Kanadzie w ramach afiliacji z jednym z największych uniwersytetów w kraju. Na początku swojej kariery był aktywnym przedsiębiorcą na rynkach wschodzących, założył wiele firm technologicznych, które rozwinęły się do ponad 20 krajów na Bliskim Wschodzie i w Azji Południowo-Wschodniej.

Idea cyfryzacji węchu została po raz pierwszy zapoczątkowana w 2014 roku, czy mógłbyś podzielić się niektórymi spostrzeżeniami z tych wczesnych dni?

Oczywiście. Było to naprawdę wynikiem naturalnej ciekawości naszego założyciela i CTO – Ashoka Prabhu Masilamani – gdzie on był zmotywowany do zrozumienia, dlaczego udało nam się z cyfryzować dźwięk (mikrofon), z cyfryzować wzrok (kamerę) i z cyfryzować dotyk (haptikę), ale nie węch. Gdy on zaczął rozdzielać warstwy, zaczął rozumieć kluczowe punkty niepowodzeń, które powstrzymywały nas od cyfryzacji węchu. Jako karierowy naukowiec, te nauki stały się kamieniem węgielnym wizji Ashoka dla nowej firmy; tej, która opracowałaby platformę, która mogłaby naprawdę przynieść percepcję zapachu do świata cyfrowego, i z tym Noze zostało założone.

Firma spędziła następne 6 lat na innowacjach i udoskonalaniu najbardziej zaawansowanego na świecie cyfrowego frameworku percepcji zapachu, który rozwiązał problemy detekcji i śledzenia w świecie rzeczywistym. Chociaż technologia ta ma potencjalne zastosowania w różnych obszarach, od zanieczyszczenia powietrza do egzekwowania prawa, zdecydowaliśmy się skoncentrować na stosowaniu naszej platformy cyfrowej olfakcji wyłącznie w opiece zdrowotnej. W rzeczywistości, właśnie ogłosiliśmy $1 milion grantu od Fundacji Billa i Melindy Gates, aby opracować urządzenie AI do wykrywania chorób zakaźnych, takich jak malaria i gruźlica, za pomocą biomarkerów zapachu (lotnych związków organicznych) w oddechu. To będzie przełom dla milionów ludzi.

W 2015 roku Laboratorium Napędów Odrzutowych NASA (JPL) miało technologię, która odpowiadała wizji twojego zespołu. Co to była za technologia i jak twoja drużyna zabezpieczyła ten patent?

W 2014 roku Laboratorium Napędów Odrzutowych NASA opracowało innowacyjną technologię “cyfrowego nosa”, aby wykryć wiele par/gazów w orbitalnych pojazdach kosmicznych. NASA koncentrowała się na testowaniu tej możliwości na Międzynarodowej Stacji Kosmicznej (ISS), która jest o wiele bardziej wymagającym środowiskiem do “węchu” par w porównaniu z powierzchnią ziemi. Zobaczyliśmy ogromny potencjał w ich wczesnych odkryciach i postanowiliśmy przyspieszyć naszą podróż, zabezpieczając wyłączną licencję na sześć patentów posiadanych przez JPL w przestrzeni cyfrowego nosa. Od tego czasu radykalnie ewoluowaliśmy i udoskonaliliśmy technologię cyfrowego nosa JPL, dodając własne warstwy inżynierii danych aromatycznych i algorytmów AI percepcyjnych, aby uruchomić najpotężniejszą na świecie platformę percepcji zapachu.

Jakie są różne technologie uczenia maszynowego, które są używane w celu wytworzenia unikalnego cyfrowego śladu zapachu?

Wytwarzanie interpretowalnego cyfrowego śladu zapachu wymaga o wiele więcej niż tylko uczenie maszynowe. W Noze zrealizowaliśmy wcześnie, że cyfrowa olfakcja musi być traktowana jako framework, podobny do mammalianego układu węchu. U ssaków przedni koniec układu węchu jest zróżnicowanym zestawem receptorów węchu. Aby naśladować te receptory węchu, zbudowaliśmy chip sensoryczny z zróżnicowanym zestawem receptorów chemicznych. Gdy zapach jest wprowadzany do receptorów węchu ssaków, produkują one unikalny kod neuronalny, a w podobny sposób, gdy zapach przechodzi przez nasz zestaw receptorów chemicznych, produkuje on unikalny “cyfrowy ślad zapachu”.

Czujnik przedniego końca frameworku cyfrowej olfakcji jest tylko wierzchołkiem lodowej góry. Jest wspierany przez chmurową, starannie kuratorowaną bibliotekę cyfrowych zapachów i chemicznie percepcyjny silnik AI. Magia dzieje się, gdy wszystkie elementy pracują razem w harmonii.

Czy mógłbyś omówić algorytmy, które są używane do interpretacji śladów zapachu?

Aby zinterpretować zapach, musimy utworzyć zestaw cyfrowych śladów zapachu dla tego zapachu. Odkryliśmy, że zestaw danych śladów zapachu zbudowany z chipu sensorycznego Noze zawiera bogatą informację chemiczną reprezentowaną w postaci manifoldów. W świecie widzenia komputerowego używanie technik uczenia manifold jest popularnym podejściem. Jednak w przeciwieństwie do widzenia komputerowego, które jest domeną obfitującą w dane, świat cyfrowej olfakcji jest domeną rzadkich danych. Dlatego nasz zestaw narzędzi AI stosuje różne nowe podejścia, takie jak uczenie meta, uczenie kilku strzałów i uczenie manifold, na naszych specjalnie opracowanych zestawach danych zapachów.

Rzeczywisty cyfrowy ślad zapachu zawiera wszystkie powiązane szumy tła, które zwykle interferują z poprawną interpretacją. Dlatego nasze zestawy danych są starannie kuratorowane, zbudowane za pomocą kombinacji punktów danych reprezentujących tło zapachów (szum) oraz punktów danych reprezentujących sam zapach. To pozwala naszym algorytmom AI być szkolonym, aby rozpoznać i odrzucić szum tła, podczas gdy poprawnie interpretują przychodzący ślad zapachu.

Czy mógłbyś omówić chmurową platformę Noze i proces dodawania nowych zapachów, oraz jak duży jest zbiór śladów zapachu?

Nasza chmurowa platforma IoT hostuje bibliotekę cyfrowych zapachów i silnik AI percepcyjny. Nasza biblioteka składa się z dwóch typów zestawów danych; jeden, który jest aktywnie inżynieryjnie tworzony w celu tworzenia śladów zapachu dla wybranych zapachów i tła, oraz jeden, który jest pasywnie tworzony z ciągłego próbkowania przez urządzenia w terenie, które zawierają nasz chip sensoryczny. Te pasywnie pobrane ślady zapachu są kuratorowane i przechowywane w naszej bibliotece zapachów, aby mogły być odniesione i dopasowane do zapachów, które platforma może nauczyć się w przyszłości. Ponieważ nasza platforma jest połączona z wszystkimi naszymi urządzeniami w terenie, opracowaliśmy również potężne efekty sieciowe, gdzie istnieje ciągły, kolektywny proces uczenia się między urządzeniami. Innymi słowy, jedno urządzenie może nauczyć się interpretować nowy zapach z nauk zdobytych na całkowicie innym urządzeniu.

Zdecydowaliśmy się na podjęcie fundamentalnej decyzji, aby skoncentrować się na budowaniu wysokiej jakości śladów zapachu, które mogą umożliwić znaczące przypadki użycia. Nasza wiara jest taka, że sukces w cyfrowej olfakcji nie jest po prostu grą liczb, ale raczej będzie kotwiczony w wartości ekonomicznej i społecznej, którą można odblokować z podstawowej biblioteki zapachów. Powiedzieliśmy, że nasza własna biblioteka zawiera dziś ponad 100 starannie kuratorowanych śladów zapachu, zasilanych przez niemal 100 milionów punktów danych.

Jakie są różne przypadki użycia cyfrowych śladów zapachu w produkcji?

Można łatwo zacząć wyobrażać sobie, jak prawie każdy przemysł mógłby uzyskać ogromne korzyści z cyfryzacji zmysłu węchu. W produkcji istnieją niektóre wyraźnie cenne przypadki użycia, szczególnie te związane z poprawą bezpieczeństwa i zapewnieniem zgodności z przepisami. Wyobraź sobie, że możesz wykryć palący się przewód w Twojej maszynie tylko dzięki zapachom, które są uwalniane, i w rezultacie masz możliwość zatrzymania operacji przed wystąpieniem pożaru, lub wyobraź sobie, że możesz ciągle śledzić kolekcję par produktów ubocznych, aby zidentyfikować moment, w którym ich stężenie wzrasta powyżej progu HS&E, aby ewakuować i wywietrzyć obszar.

Nasza unikalna zdolność do różnicowania sygnałów zapachu od szumu tła umożliwia nam stwierdzenie, że zapach pochodzi rzeczywiście z przewodu, który się pali, a nie na przykład z dymu papierosowego lub gorącej filiżanki kawy. Unikanie fałszywych pozytywów wynikających z innych “tła” zapachów jest niezwykle ważne i jednym z największych wyzwań w celu pomyślnego skomercjalizowania platformy cyfrowej olfakcji.

Jak ta technologia jest obecnie używana w odniesieniu do żywności?

Chociaż nasza technologia nie jest obecnie używana w przemyśle spożywczym, istnieją wiele potencjalnych zastosowań w łańcuchu dostaw żywności, gdzie mogłaby być wdrożona. Na przykład, weźmy pod uwagę świeżość żywności. Co, gdyby Twoja lodówka mogła wykryć, które produkty zostały umieszczone w środku, a następnie przewidzieć, ile czasu pozostało, zanim każdy z nich się psuje? To samo rozwiązanie mogłoby być również zastosowane w sklepach spożywczych i restauracjach, które wraz z domami, łącznie odpowiadają za ponad 80% żywności, która jest marnowana każdego roku – problem wart 400 miliardów dolarów w Stanach Zjednoczonych.

Z zupełnie innego punktu widzenia, cyfrowa olfakcja może również pomóc w automatyzacji procesu gotowania, śledząc aromat potrawy lub przepisu od początku do końca, aby nakierować szefa kuchni (lub zautomatyzować urządzenie) z instrukcjami, co robić na każdym etapie. Naprawdę zbudowaliśmy demo, w którym nasz AI został przeszkolony w całym procesie gotowania piersi kurczaka na grillu wewnętrznym. Byliśmy w stanie nakierować użytkownika, kiedy grill był odpowiednio nagrzany, aby dodać kurczaka, kiedy go odwrócić i kiedy go usunąć z grilla, aby ostatecznie uzyskać idealnie ugotowaną piersi kurczaka.

Jeden z ciekawszych przypadków użycia jest w wykrywaniu wirusów, czy mógłbyś określić, jak to działa?

Ludzkie ciało emituje pewne biomarkery zapachu, lub lotne związki organiczne, jako fizjologiczną odpowiedź na infekcję. To zjawisko nie jest jednak ograniczone tylko do wirusowej infekcji. Te biomarkery zapachu, które mogą być emitowane z oddechu lub skóry, mogą wskazywać na obecność różnych stanów klinicznych lub chorób. Jeśli pomyślisz o “zdrowotnym detektorze”, który może, z jednym tchnieniem, potencjalnie wykryć malarię, gruźlicę, cukrzycę i inne stany w ich najwcześniejszych stadiach, możesz łatwo zacząć doceniać wpływ, jaki nasza technologia może mieć na możliwość podjęcia terminowych działań i poprawę wyników pacjentów. To jest dokładnie ta wizja, nad którą pracujemy teraz z wieloma partnerami, w tym z Fundacją Billa i Melindy Gates oraz Instytutem Serca w Montrealu, wśród innych. Jako firma, to jest tam, gdzie znaleźliśmy nasz cel, i nie możemy być bardziej podekscytowani zarówno pracą, którą wykonujemy, jak i znaczącym wpływem, jaki może mieć.

Jaka jest Twoja wizja przyszłości rozpoznawania cyfrowej olfakcji?

Platforma cyfrowej olfakcji Noze to potężne narzędzie, które z cyfryzowało zmysł węchu. W ciągu ostatnich 8 lat udoskonaliśmy tę technologię, aby działała poza kontrolowanymi środowiskami laboratoryjnymi. Zbudowaliśmy kilka rozwiązań do wykrywania lub śledzenia zapachów w codziennych sytuacjach, gdzie nasze rozwiązania działały solidnie pomimo wyzwań związanych z każdym z nich. Dziś naszym celem jest zastosowanie tej technologii, aby podnieść stan zdrowia do zupełnie nowego poziomu. Zaledwie dotknęliśmy powierzchni tego, co możemy zinterpretować z lotnych związków, które są ciągle emitowane z naszego oddechu i skóry. Wierzymy, że nasza platforma może dramatycznie zmienić status quo w opiece zdrowotnej, cyfryzując te sygnały i korelując ich obecność z różnymi stanami zdrowia. To powiedziawszy, wykrywanie zapachów z ludzkiego oddechu i skóry nie jest pozbawione wyzwań. Związki lotne, które nas interesują, zwykle występują wraz z mylącymi tłami, w tym obecnością egzogennych LZO, wyższymi temperaturami i kondensującą wilgotnością. Każda z tych cech może wpłynąć na dokładność wykrywania, co czyni budowanie niezawodnego i skalowalnego rozwiązania szczególnie wyzwaniem.

Stąd nasza wizja dla cyfrowej olfakcji zawsze była niejednoznaczna: dostarczyć skalowalne rozwiązanie, które działa solidnie i niezawodnie w świecie rzeczywistym, a nie tylko w laboratorium. To jest dopiero wtedy, gdy możemy naprawdę umożliwić powszechny dostęp do badań przesiewowych i diagnostyki, które pomogą uratować życie i poprawić zdrowie. I dzisiaj jesteśmy na progu dostarczenia tego światu.