Karim Aly, Giám đốc điều hành của Noze – Loạt phỏng vấn

Karim Aly là Giám đốc điều hành của Noze, một công ty khởi nghiệp AI của Canada đã phát triển công nghệ hàng đầu thế giới để số hóa cảm giác mùi. Ông tập trung vào việc thực hiện tầm nhìn của công ty để chuyển đổi chăm sóc sức khỏe bằng cách trao quyền cho máy móc khả năng ngửi.

Trước khi gia nhập Noze, Karim đã thành lập một trong những studio khởi nghiệp đầu tiên ở Canada liên kết với một trong những trường đại học lớn nhất của đất nước. Sớm trong sự nghiệp của mình, ông là một doanh nhân tích cực trong các thị trường mới nổi, đã thành lập nhiều công ty công nghệ đã mở rộng quy mô lên hơn 20 quốc gia trên Trung Đông và Đông Nam Á.

Ngọn lửa cho ý tưởng về sự số hóa mùi được hình thành lần đầu tiên vào năm 2014, bạn có thể chia sẻ một số thông tin từ những ngày đầu tiên không?

Tất nhiên. Đó thực sự là một chức năng của sự tò mò tự nhiên của người sáng lập và CTO của chúng tôi – Ashok Prabhu Masilamani – nơi ông ấy được thúc đẩy để hiểu tại sao chúng tôi đã số hóa thành công âm thanh (micro), số hóa tầm nhìn (máy ảnh) và số hóa cảm giác chạm (haptics), nhưng không phải mùi. Khi ông ấy lột bỏ các lớp, ông ấy bắt đầu hiểu các điểm thất bại chính mà đã cản trở chúng tôi trong việc số hóa mùi. Là một nhà khoa học sự nghiệp, những hiểu biết này đã trở thành nền tảng của tầm nhìn của Ashok cho một công ty khởi nghiệp mới; một công ty sẽ phát triển một nền tảng có thể thực sự mang lại nhận thức mùi đến thế giới kỹ thuật số, và với đó, Noze đã ra đời.

Công ty đã dành 6 năm tiếp theo để đổi mới và hoàn thiện khuôn khổ nhận thức mùi kỹ thuật số tiên tiến nhất trên thế giới, đã giải quyết việc phát hiện và theo dõi mùi trong thế giới thực. Mặc dù công nghệ rõ ràng có các ứng dụng tiềm năng trong nhiều lĩnh vực từ ô nhiễm không khí đến thực thi pháp luật, chúng tôi đã chọn tập trung vào việc áp dụng nền tảng số hóa mùi kỹ thuật số của mình độc quyền trong chăm sóc sức khỏe. Trên thực tế, chúng tôi vừa宣 bố $1 triệu đô la tài trợ từ Quỹ Toàn cầu Bill & Melinda Gates để phát triển một máy thở kỹ thuật số AI có thể phát hiện các bệnh truyền nhiễm như sốt rét và bệnh lao thông qua các biomarker mùi (hợp chất hữu cơ dễ bay hơi) trong hơi thở. Điều này sẽ là một yếu tố thay đổi cuộc chơi cho hàng triệu người.

Vào năm 2015, Phòng thí nghiệm Phát triển Jet Propulsion (JPL) của NASA có một công nghệ phù hợp với tầm nhìn của nhóm bạn. Công nghệ đó là gì và nhóm của bạn đã bảo đảm bằng sáng chế này như thế nào?

Vào năm 2014, Phòng thí nghiệm Phát triển Jet Propulsion của NASA đã phát triển một công nghệ “mũi kỹ thuật số” sáng tạo để phát hiện nhiều hơi/gas trong các phương tiện quỹ đạo trong không gian. NASA tập trung vào việc kiểm tra khả năng này trên Trạm vũ trụ Quốc tế (ISS), đây là một môi trường khó khăn hơn nhiều để “ngửi” hơi so với trên mặt đất. Chúng tôi thấy tiềm năng lớn trong những hiểu biết ban đầu của họ, và vì vậy chúng tôi quyết định tăng tốc hành trình của mình bằng cách bảo đảm một giấy phép độc quyền cho sáu bằng sáng chế được JPL nắm giữ trong không gian mũi kỹ thuật số. Kể từ đó, chúng tôi đã tiến hóa và cải tiến đáng kể công nghệ mũi kỹ thuật số của JPL bằng cách thêm các lớp dữ liệu mùi độc quyền và các thuật toán AI nhận thức, để ra mắt nền tảng nhận thức mùi kỹ thuật số mạnh mẽ nhất trên thế giới.

Các công nghệ học máy khác nhau được sử dụng để tạo ra một dấu vết mùi kỹ thuật số duy nhất là gì?

Sản xuất một dấu vết mùi kỹ thuật số có thể giải thích thực sự liên quan đến nhiều hơn là chỉ học máy. Tại Noze, chúng tôi nhận ra sớm rằng số hóa mùi cần được xem như một khuôn khổ, một khuôn khổ tương tự như hệ thống olfactory của động vật có vú. Trong động vật có vú, phần đầu của hệ thống olfactory là một loạt các thụ thể olfactory đa dạng. Để bắt chước các thụ thể olfactory này, chúng tôi xây dựng một chip cảm biến với một loạt các thụ thể hóa học đa dạng. Khi một mùi được giới thiệu đến các thụ thể olfactory của động vật có vú, chúng tạo ra một mã thần kinh duy nhất, và theo cách tương tự, khi một mùi đi qua mảng thụ thể hóa học của chúng tôi, nó tạo ra một “dấu vết mùi kỹ thuật số” duy nhất.

Phần cảm biến phía trước của khuôn khổ số hóa mùi chỉ là phần nổi của tảng băng. Nó được hỗ trợ bởi một thư viện mùi kỹ thuật số dựa trên đám mây, được quản lý cẩn thận và một động cơ AI nhận thức về hóa học. Điều kỳ diệu xảy ra khi tất cả các mảnh ghép làm việc cùng nhau trong sự hòa hợp.

Bạn có thể thảo luận về các thuật toán được sử dụng để giải thích các dấu vết mùi không?

Để giải thích một mùi, chúng tôi phải tạo một tập dữ liệu các dấu vết mùi kỹ thuật số cho mùi đó. Chúng tôi đã phát hiện ra rằng tập dữ liệu mùi được xây dựng từ chip cảm biến Noze chứa thông tin ngữ nghĩa hóa học phong phú được thể hiện dưới dạng các đa tạp. Trong thế giới của tầm nhìn máy tính, sử dụng các kỹ thuật học đa tạp là một cách tiếp cận phổ biến. Tuy nhiên, không giống như tầm nhìn máy tính là một lĩnh vực dữ liệu dồi dào, thế giới của số hóa mùi là một lĩnh vực dữ liệu khan hiếm. Vì vậy, bộ công cụ AI của chúng tôi áp dụng nhiều cách tiếp cận mới như học meta, học vài lần và học đa tạp trên các tập dữ liệu mùi được xây dựng đặc biệt.

Một dấu vết mùi kỹ thuật số thực tế của một mùi sẽ chứa tất cả các tiếng ồn nền liên quan mà thường sẽ can thiệp vào việc giải thích chính xác. Đây là lý do tại sao các tập dữ liệu độc quyền của chúng tôi được quản lý cẩn thận, được xây dựng bằng cách kết hợp các điểm dữ liệu đại diện cho các mùi nền (tiếng ồn) cũng như các điểm dữ liệu đại diện cho chính mùi. Điều này cho phép các thuật toán AI của chúng tôi được đào tạo để nhận biết và loại bỏ tiếng ồn nền, trong khi giải thích chính xác dấu vết mùi đến.

Bạn có thể thảo luận về nền tảng dựa trên đám mây của Noze và quá trình thêm các mùi mới và thư viện dấu vết mùi lớn đến mức nào?

Nền tảng IoT dựa trên đám mây của chúng tôi lưu trữ thư viện mùi kỹ thuật số và động cơ AI nhận thức. Thư viện của chúng tôi bao gồm hai loại tập dữ liệu; một tập dữ liệu được xây dựng chủ động để tạo ra các dấu vết mùi cho các mùi được chọn và một tập dữ liệu được tạo ra một cách thụ động từ việc lấy mẫu liên tục bởi các thiết bị trong lĩnh vực chứa chip cảm biến của chúng tôi. Các dấu vết mùi được lấy mẫu thụ động này được quản lý cẩn thận và lưu trữ trong thư viện mùi của chúng tôi để chúng có thể được tham khảo lại và khớp với các mùi mà nền tảng có thể học trong tương lai. Vì nền tảng của chúng tôi được kết nối với tất cả các thiết bị trong lĩnh vực, chúng tôi cũng đã phát triển các hiệu ứng mạng mạnh mẽ, nơi có một quá trình học tập tập thể liên tục giữa các thiết bị. Nói cách khác, một thiết bị có thể học cách giải thích một mùi mới từ các kiến thức thu được trên một thiết bị hoàn toàn khác.

Chúng tôi đã đưa ra một quyết định cơ bản là tập trung vào xây dựng các dấu vết mùi chất lượng cao có thể cho phép các trường hợp sử dụng có ý nghĩa. Niềm tin của chúng tôi là thành công trong số hóa mùi không chỉ là một trò chơi số, mà sẽ được neo đậu trong giá trị kinh tế và xã hội mà có thể được mở khóa từ thư viện mùi cơ bản. Đó nói, thư viện độc quyền của chúng tôi ngày nay chứa hơn 100 dấu vết mùi được quản lý cẩn thận, được cung cấp bởi gần 100 triệu điểm dữ liệu.

Các trường hợp sử dụng khác nhau cho các dấu vết mùi kỹ thuật số trong sản xuất là gì?

Người ta có thể dễ dàng bắt đầu hình dung ra cách hầu như bất kỳ ngành công nghiệp nào cũng có thể thu được lợi ích lớn từ việc số hóa cảm giác mùi. Trong sản xuất, có một số trường hợp sử dụng có giá trị, đặc biệt là những trường hợp liên quan đến việc cải thiện an toàn và đảm bảo tuân thủ quy định. Hãy tưởng tượng bạn có thể phát hiện một dây cháy trong máy móc của mình chỉ từ các mùi được phát ra và do đó có cơ hội dừng hoạt động trước khi một vụ hỏa hoạn xảy ra, hoặc hãy tưởng tượng nếu bạn có thể theo dõi liên tục một tập hợp các hơi phụ để xác định khoảnh khắc nồng độ của chúng tăng lên trên ngưỡng HS&E để sơ tán và thông gió khu vực.

Khả năng độc đáo của chúng tôi để phân biệt tín hiệu mùi từ tiếng ồn nền là điều cho phép chúng tôi xác định rằng mùi thực sự đến từ một dây cháy, và không phải từ khói thuốc lá hoặc một tách cà phê nóng. Tránh các tín hiệu dương tính giả do các “tiếng ồn nền” khác là rất quan trọng, và một trong những thách thức lớn nhất, để thương mại hóa thành công một nền tảng số hóa mùi.

Công nghệ này hiện đang được sử dụng như thế nào khi nói đến thực phẩm?

Mặc dù công nghệ của chúng tôi hiện không được sử dụng trong ngành công nghiệp thực phẩm, có nhiều ứng dụng tiềm năng trên toàn chuỗi cung ứng thực phẩm nơi nó có thể được triển khai. Ví dụ, hãy xem xét sự tươi ngon của thực phẩm. Điều gì nếu tủ lạnh của bạn có thể phát hiện những loại thực phẩm được đặt bên trong và sau đó dự đoán thời gian còn lại trước khi mỗi loại thực phẩm bị hỏng? Giải pháp này cũng có thể được áp dụng cho các cửa hàng tạp hóa và nhà hàng, cùng với các hộ gia đình, chiếm hơn 80% thực phẩm bị浪 phí mỗi năm – một vấn đề 400 tỷ đô la ở Hoa Kỳ alone.

Từ một góc độ hoàn toàn khác, số hóa mùi cũng có thể giúp tự động hóa quá trình nấu ăn bằng cách theo dõi mùi của một món ăn hoặc công thức từ đầu đến cuối để提示 cho đầu bếp (hoặc tự động hóa một thiết bị) với các hướng dẫn về những gì cần làm ở mỗi bước trên đường đi. Chúng tôi thực sự đã xây dựng một bản demo nơi chúng tôi đã đào tạo AI của mình trên toàn bộ quá trình nấu một miếng ức gà trên một vỉ nướng trong nhà. Chúng tôi đã có thể提示 cho người dùng khi nào vỉ nướng đã được làm nóng đủ để thêm gà, khi nào để lật nó, và khi nào để lấy nó ra khỏi vỉ nướng, để kết thúc với một miếng ức gà được nấu chín hoàn hảo.

Một trường hợp sử dụng thú vị là trong việc phát hiện virus, bạn có thể chỉ định cách thức hoạt động không?

Cơ thể con người phát ra các biomarker mùi nhất định, hoặc các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi, như một phản ứng sinh lý đối với nhiễm trùng. Hiện tượng này tuy nhiên không giới hạn ở nhiễm trùng virus alone. Các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi này, có thể được phát ra từ hơi thở hoặc da của chúng tôi, có thể chỉ ra sự hiện diện của các tình trạng lâm sàng hoặc bệnh tật khác nhau. Nếu bạn nghĩ về một “máy thở” có thể, với một hơi thở duy nhất, phát hiện sốt rét, bệnh lao, tiểu đường, và các tình trạng khác ở giai đoạn đầu, bạn có thể dễ dàng bắt đầu đánh giá cao tác động mà công nghệ của chúng tôi có thể có đối với khả năng thực hiện hành động kịp thời và cải thiện kết quả cho bệnh nhân. Chính xác tầm nhìn này mà chúng tôi đang làm việc trên hiện tại với nhiều đối tác, bao gồm Quỹ Bill & Melinda Gates và Viện Tim mạch Montreal, trong số những người khác. Là một công ty, đây là nơi chúng tôi tìm thấy mục đích của mình, và chúng tôi không thể hào hứng hơn với cả công việc chúng tôi đang làm, và tác động có ý nghĩa mà nó có thể có.

Tầm nhìn của bạn cho tương lai của nhận dạng mùi kỹ thuật số là gì?

Nền tảng số hóa mùi kỹ thuật số của Noze là một công cụ mạnh mẽ đã số hóa cảm giác mùi. Trong 8 năm qua, chúng tôi đã hoàn thiện công nghệ này để hoạt động ngoài môi trường phòng thí nghiệm được kiểm soát. Chúng tôi đã xây dựng một số giải pháp phát hiện hoặc theo dõi mùi cho các tình huống hàng ngày, nơi các giải pháp của chúng tôi đã hoạt động mạnh mẽ mặc dù những thách thức liên quan đến mỗi tình huống. Ngày nay, mục tiêu của chúng tôi là áp dụng công nghệ này để nâng cao sức khỏe con người lên một mức độ hoàn toàn mới. Chúng tôi hầu như chỉ mới bắt đầu khám phá những gì chúng tôi có thể giải thích từ các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi liên tục phát ra từ hơi thở và da của chúng tôi. Chúng tôi tin rằng nền tảng của chúng tôi có thể thay đổi đáng kể trạng thái chăm sóc sức khỏe hiện tại bằng cách số hóa các chữ ký này và liên kết sự hiện diện của chúng với các tình trạng sức khỏe khác nhau. Đó nói, việc phát hiện mùi từ hơi thở và da của con người không phải là không có thách thức. Các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi quan tâm thường được trình bày cùng với các tiếng ồn nền gây nhiễu, bao gồm cả sự hiện diện của các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi ngoại sinh, nhiệt độ cao hơn, và độ ẩm ngưng tụ. Mỗi một trong những đặc điểm này có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của việc phát hiện, điều này làm cho việc xây dựng một giải pháp đáng tin cậy và có thể mở rộng đặc biệt khó khăn.

Do đó, tầm nhìn của chúng tôi cho nhận dạng mùi kỹ thuật số đã luôn không mơ hồ: để cung cấp một giải pháp có thể mở rộng hoạt động mạnh mẽ và đáng tin cậy trong thế giới thực, không chỉ trong phòng thí nghiệm. Chỉ khi đó, chúng tôi mới có thể thực sự cho phép truy cập phổ biến vào sàng lọc và chẩn đoán sẽ giúp cứu sống và cải thiện sức khỏe. Và ngày nay, chúng tôi đang ở trên ngưỡng của việc cung cấp điều đó cho thế giới.