Карім Алі, генеральний директор Noze – Інтерв’ю-серія

Карім Алі є генеральним директором Noze, канадської компанії зі штучного інтелекту, яка розробила світову лідерську технологію для цифровізації відчуття запаху. Він зосереджений на реалізації бачення компанії щодо трансформації охорони здоров’я шляхом надання машинам можливості відчувати запах.

До того, як стати частиною Noze, Карім заснував одну з перших студій стартапів у Канаді у співпраці з однією з найбільших університетів країни. Раніше в своїй кар’єрі він був активним підприємцем на ринках, що розвиваються, заснувавши кілька технологічних компаній, які розширилися до понад 20 країн на Близькому Сході та в Південно-Східній Азії.

Ідея цифрової ольфакції спочатку виникла у 2014 році, можете поділитися деякими ідеями з тих ранніх днів?

Так, звичайно. Це було результатом природної цікавості нашого засновника та технічного директора – Ашока Прабху Масіламані – щодо розуміння, чому нам вдалося успішно цифровізувати звук (мікрофон), зір (камеру) та дотик (хаптику), але не запах. Коли він почав розглядати цю проблему, він почав розуміти ключові моменти, які заважали нам у спробах цифровізувати запах. Як вчений, ці знання стали основою бачення Ашока щодо створення нової компанії, яка розробить платформу, що зможе справді привнести сприйняття запаху до цифрового світу, і саме так з’явилася Noze.

Компанія провела наступні 6 років, інновуючи та досконалюючи найпередовішу цифрову платформу сприйняття запаху, яка решила проблему детекції та відстеження запахів у реальному світі. Хоча ця технологія явно має потенційні застосування в різних галузях, від забруднення повітря до правоохоронних органів, ми вирішили зосередитися на застосуванні нашої цифрової ольфакційної платформи виключно в галузі охорони здоров’я. Насправді, ми щойно оголосили про $1 мільйон гранта від фундації Білла та Мелінди Гейтс для розробки штучно-інтелектуальної системи охорони здоров’я, яка може виявляти інфекційні захворювання, такі як малярія та туберкульоз, через запахові біомаркери (леткі органічні сполуки) у вдихненому повітрі. Це буде революційним кроком для мільйонів людей.

У 2015 році лабораторія реактивного руху НАСА мала технологію, яка збігалася з баченням вашої команди. Яка це була технологія та як ваша команда отримала патент?

У 2014 році лабораторія реактивного руху НАСА розробила інноваційну технологію “цифрового носа” для виявлення декількох парів/газів у космічних апаратах. НАСА зосереджувалася на тестуванні цієї можливості на Міжнародній космічній станції (МКС), яка є набагато більш складним середовищем для “сприйняття” парів порівняно з земними умовами. Ми побачили великий потенціал у їхніх ранніх відкриттях і вирішили прискорити наш шлях, отримавши ексклюзивну ліцензію на шість патентів, які належали JPL у сфері цифрового носа. З того часу ми радикально еволюціонували та покращили технологію цифрового носа НАСА, додавши власні шари ароматичної інженерії даних та алгоритмів штучного інтелекту, щоб запустити найпотужнішу цифрову платформу сприйняття запаху.

Які різні технології машинного навчання використовуються для створення унікального цифрового запахового відбитка?

Створення інтерпретовного цифрового запахового відбитка насправді включає набагато більше, ніж просто машинне навчання. У Noze ми зрозуміли з самого початку, що цифрова ольфакція повинна розглядатися як框架, подібний до мамалійної ольфакційної системи. У ссавців передній кінець ольфакційної системи являє собою різноманітний набір ольфакторних рецепторів. Для імітації цих ольфакторних рецепторів ми створили чип-чуйник з різноманітним набором хімічних рецепторів. Коли запах вводиться в мамалійні ольфакторні рецептори, вони продукують унікальний нейронний код, а подібним чином, коли запах проходить через наш масив хімічних рецепторів, він продукує унікальний “цифровий запаховий відбиток”.

Чуття переднього кінця цифрової ольфакційної рамки – це лише вершина айсберга. Воно підтримується хмарною, добре кураторською цифровою бібліотекою запахів та хімічно-чуйним штучним інтелектом. Чудеса відбуваються, коли всі частини працюють разом в гармонії.

Можете розповісти про алгоритми, які використовуються для інтерпретації запахових відбитків?

Для інтерпретації запаху нам потрібно створити набір цифрових запахових відбитків для цього запаху. Ми виявили, що набір запахових даних, побудований з чипа-чуйника Noze, містить багате хімічне семантичне інформацію, представлене у вигляді многовидів. У світі комп’ютерного зору використання методів навчання многовидів є популярним підходом. Однак, на відміну від комп’ютерного зору, який є доменом даних, цифрова ольфакція є доменом дефіциту даних. Тому наш інструментарій штучного інтелекту застосовує різноманітні нові підходи, такі як мета-навчання, навчання з少 кількістю прикладів та навчання многовидів на наших цілевих наборах даних запахів.

Реальний цифровий запаховий відбиток запаху міститиме весь асоційований фоновий шум, який зазвичай заважає правильній інтерпретації. Це саме тому наші власні набори даних ретельно кураторовані, побудовані за допомогою комбінації даних, що представляють фонові запахи (шум), а також даних, що представляють сам запах. Це дозволяє нашим алгоритмам штучного інтелекту бути навченими для розпізнавання та відхилення фонового шуму, а також правильної інтерпретації надходящого запахового відбитка.

Можете розповісти про хмарну платформу Noze та процес додавання нових запахів, а також про розмір бібліотеки запахових відбитків?

Наша хмарна платформа IoT містить цифрову бібліотеку запахів та чуйний штучний інтелект. Наша бібліотека складається з двох типів наборів даних; один, який активно інженерно створює запахові відбитки для вибраних запахів та фонів, і один, який пасивно створюється з безперервного зразкування, що відбувається пристроями у полі, які містять наш чип-чуйник. Ці пасивно зібрані запахові відбитки кураторовані та зберігаються в нашій бібліотеці запахів, щоб вони могли бути повернуті та зіставлені з запахами, які платформа може вивчити в майбутньому. Оскільки наша платформа підключена до всіх наших пристроїв у полі, ми також розробили потужні мережеві ефекти, де існує безперервний колективний процес навчання між пристроями. Інакше кажучи, один пристрій може вивчити інтерпретацію нового запаху з знань, отриманих на зовсім іншому пристрої.

Ми прийняли фундаментальне рішення щодо будівництва високоякісних запахових відбитків, які можуть забезпечити значимі випадки використання. Наша віра полягає в тому, що успіх у цифровій ольфакції не лише гра чисел, а й буде закріплений у економічній та соціальній вартості, яку можна розблокувати з підлеглої бібліотеки запахів. Тож, наша власна бібліотека сьогодні містить понад 100 добре кураторованих запахових відбитків, підтриманих майже 100 мільйонами даних.

Які різні випадки використання цифрових запахових відбитків у виробництві?

Можна легко уявити, як майже будь-яка галузь може отримати величезну вигоду від цифровізації відчуття запаху. У виробництві існують деякі явно цінні випадки використання, особливо ті, що пов’язані з покращенням безпеки та забезпеченням нормативної відповідності. Уявіть, що ви можете виявити горючий дріт у вашому обладнанні просто з запахів, які виділяються, і в результаті мати можливість зупинити операції до того, як виникне пожежа, або уявіть, якщо ви могли б безперервно відстежувати колекцію побічних парів, щоб визначити момент, коли їх концентрація зростає вище порогу HS&E, щоб евакуювати та провентилувати територію.

Наша унікальна здатність розрізняти сигнали запаху від фонового шуму дозволяє нам визначити, що запах насправді походить від дрота, який горить, а не, наприклад, від сигаретного диму або гарячої чашки кави. Уникнення хибних позитивних результатів, спричинених іншими “фоновими” запахами, є вкрай важливим, і одним з найбільших викликів для успішної комерціалізації цифрової ольфакційної платформи.

Як ця технологія зараз використовується у сфері харчування?

Хоча наша технологія зараз не використовується у харчовій промисловості, існують багато потенційних застосувань у ланцюзі постачання харчових продуктів, де її можна було б розгорнути. Наприклад, розгляньте свіжість харчових продуктів. Що, якщо ваш холодильник міг би виявити, які харчові продукти були розміщені всередині, а потім передбачити, скільки часу залишилося до того, як кожен з них зіпсується? Це саме рішення можна було б застосувати до магазинів та ресторанів, які разом з будинками становлять понад 80% харчових продуктів, які йдуть на смітник кожен рік – проблема на суму $400 млрд у США самої по собі.

З іншого боку, цифрова ольфакція також може допомогти автоматизувати процес приготування їжі, відстежуючи аромат страви чи рецепту від початку до кінця, щоб сигналізувати шеф-кухарю (або автоматизувати пристрій) щодо інструкцій, що робити на кожному етапі. Ми навіть створили демонстрацію, де ми навчили наш штучний інтелект на повному процесі приготування курячої грудки на індукційній плиті. Ми змогли сигналізувати користувачеві, коли плита була достатньо розігріта, щоб додати курячу грудку, коли її перевернути, і коли її вийняти з плити, щоб отримати ідеально приготовану курячу грудку.

Одним із цікавих випадків використання є виявлення вірусів, можете розповісти, як це працює?

Людське тіло виділяє певні запахові біомаркери, або леткі органічні сполуки, як фізіологічну відповідь на інфекцію. Це явище, однак, не обмежується лише вірусною інфекцією. Ці леткі органічні сполуки, які можуть виділятися як з нашого вдиху, так і з нашої шкіри, можуть вказувати на наявність різних клінічних станів або захворювань. Якщо ви подумаєте про “здоровий аналізатор вдиху”, який може, з одним вдихом, потенційно виявити малярію, туберкульоз, цукровий діабет та інші захворювання на ранніх стадіях, ви можете легко оцінити вплив, який наша технологія може мати на можливість вчасно діяти та покращувати результати лікування пацієнтів. Саме це бачення ми зараз реалізуємо з кількома партнерами, включаючи фундацію Білла та Мелінди Гейтс та Монреальський інститут серця, серед інших. Як компанія, це саме місце, де ми знайшли свій сенс, і ми не можемо бути більш задоволені як роботою, яку ми робимо, так і значимим впливом, який вона може мати.

Яке ваше бачення майбутнього цифрової ольфакційної ідентифікації?

Платформа цифрової ольфакції Noze є потужним інструментом, який цифровізував відчуття запаху. За останні 8 років ми вдосконалили цю технологію, щоб вона працювала поза контрольованими лабораторними умовами. Ми створили кілька рішень для виявлення чи відстеження запахів у повсякденних ситуаціях, де наші рішення працювали надійно, незважаючи на виклики, пов’язані з кожною з них. Сьогодні нашою метою є застосування цієї технології для підняття рівня охорони здоров’я до зовсім нового рівня. Ми лише почали розkrувати поверхню того, що ми можемо інтерпретувати з летких речовин, які безперервно виділяються з нашого вдиху та шкіри. Ми вважаємо, що наша платформа може суттєво змінити статус-кво у сфері охорони здоров’я, цифровізуючи ці сигнали та корелюючи їхню присутність з різними станами здоров’я. Тож, виявлення запахів з людського вдиху та шкіри не позбавлене викликів. Леткі речовини інтересу зазвичай присутні разом з плутаними фоновими речовинами, включаючи присутність екзогенних летких органічних сполук, вищої температури та конденсаційної вологи. Кожна з цих характеристик може впливати на точність виявлення, що робить особливо складним будівництво надійного та масштабованого рішення.

Відповідно, наше бачення цифрової ольфакції завжди було незамутнім: доставити масштабоване рішення, яке працює надійно та впевнено у реальному світі, а не лише у лабораторії. Тільки тоді ми зможемо дійсно забезпечити універсальний доступ до скринінгу та діагностики, які допоможуть врятувати життя та покращити здоров’я. І сьогодні ми стоїмо на порозі доставки цього світу.