卡里姆·阿里，Noze 首席执行官 – 采访系列

卡里姆·阿里是Noze的首席执行官，Noze是一家加拿大人工智能初创公司，开发了世界领先的技术来数字化嗅觉。他专注于执行公司的愿景，即通过赋予机器嗅觉能力来改变医疗保健。

在加入Noze之前，卡里姆在加拿大最大的大学之一建立了该国最早的初创公司工作室。早期，他曾是新兴市场的活跃企业家，创立了多家技术公司，这些公司在中东和东南亚扩展到20多个国家。

数字嗅觉的想法最初是在2014年构思的，您能分享一些早期的见解吗？

当然。它实际上是我们创始人和CTO阿肖克·普拉布·马西拉马尼的自然好奇心的结果，他被驱使去了解为什么我们已经成功地数字化了声音（麦克风）、视觉（相机）和触觉（触觉），但没有数字化嗅觉。当他深入探究时，他开始了解到阻碍我们数字化嗅觉的关键失败点。作为一名职业科学家，这些知识成为阿肖克的新创业公司的基石；一个将开发一个可以真正将嗅觉带入数字世界的平台的公司。于是，Noze诞生了。

公司在接下来的6年里创新并完善了世界上最先进的数字嗅觉框架，该框架解决了现实世界中的气味检测和跟踪问题。虽然该技术在空气污染、执法等领域都有潜在的应用，但我们选择专注于将我们的数字嗅觉平台应用于医疗保健领域。事实上，我们刚刚宣布获得了来自比尔和梅林达盖茨基金会的100万美元资助，用于开发一个可以通过呼吸中的气味生物标志物（挥发性有机化合物）检测传染性疾病如疟疾和结核病的AI驱动的医疗呼吸分析仪。这将成为数百万人的福音。

2015年，NASA的喷气推进实验室拥有了一项与你们团队的愿景相匹配的技术。这种技术是什么，你们的团队又是如何获得这一专利的？

2014年，NASA的喷气推进实验室开发了一种创新性的“数字鼻子”技术，用于在轨道飞行器中检测多种蒸汽/气体。NASA专注于在国际空间站（ISS）上测试这种能力，这是一个比在地球上更具挑战性的环境来“闻”气体。我们看到了他们早期成果的巨大潜力，因此决定通过获得JPL在数字鼻子领域持有的六项专利的独家许可来加速我们的进程。从那时起，我们通过添加专有的香气数据工程和感知AI算法来彻底改进和提升JPL的数字鼻子技术，从而推出了世界上最强大的数字嗅觉感知平台。

为了产生一个独特的数字气味印记，使用了哪些机器学习技术？

产生一个可解释的数字气味印记实际上涉及的不仅仅是机器学习。在Noze，我们很早就意识到数字嗅觉需要被视为一个框架，类似于哺乳动物的嗅觉系统。在哺乳动物中，嗅觉系统的前端是一个多样化的嗅觉受体阵列。为了模拟这些嗅觉受体，我们构建了一个具有多样化化学受体阵列的传感器芯片。当一个气味被引入哺乳动物的嗅觉受体时，它会产生一个独特的神经代码，同样，当一个气味经过我们的化学受体阵列时，它会产生一个独特的“数字气味印记”。

数字嗅觉框架的感官前端只是冰山一角。它由一个基于云的、精心策划的数字气味库和一个化学感知AI引擎支持。魔术发生在所有部分和谐地协同工作时。

您能否讨论用于解释气味印记的算法？

为了解释一个气味，我们需要为该气味创建一个数字气味印记的数据集。我们发现Noze传感器芯片构建的气味数据集包含丰富的化学语义信息，以流形的形式表示。在计算机视觉领域，使用流形学习技术是一种流行的方法。然而，与计算机视觉不同，计算机视觉是一个数据丰富的领域，数字嗅觉的世界是一个数据稀缺的领域。因此，我们的AI工具箱应用了一系列新颖的方法，例如元学习、少样本学习和流形学习，我们的目的性气味数据集。

一个真实世界中的数字气味印记将包含所有相关的背景噪音，这通常会干扰正确的解释。这就是为什么我们的专有数据集被精心策划，使用代表背景气味（噪音）和代表气味本身的数据点的组合构建。这样可以使我们的AI算法被训练来识别和拒绝背景噪音，同时正确地解释传入的气味印记。

您能否讨论Noze的基于云的平台以及添加新气味的过程？气味印记库有多大？

我们的基于云的物联网平台托管数字气味库和感知AI引擎。我们的库由两种类型的数据集组成：一种是主动工程化的，用于为选定的气味和背景创建气味印记；另一种是通过包含我们的传感器芯片的设备在现场进行的连续采样被动创建的。这些被动采样的气味印记被策划并存储在我们的气味库中，以便它们可以被参考并与平台可能在未来学习的气味进行匹配。由于我们的平台连接到所有现场设备，我们还开发了强大的网络效应，即设备之间存在持续的集体学习过程。换句话说，一个设备可以从另一个设备上获得的知识中学习新的气味。

我们已经做出了一个基本的决定，即专注于构建高质量的气味印记，这些气味印记可以实现有意义的用例。我们相信，在数字嗅觉中，成功不仅仅是一个数字游戏，而是将从底层气味库中解锁的经济和社会价值。话虽如此，我们的专有库今天包含了100多个经过策划的气味印记，支持近1亿个数据点。

数字气味印记在制造业中的不同用例是什么？

人们可以轻松地想象出几乎任何行业都可以从嗅觉的数字化中获得巨大的好处。在制造业中，有一些明显有价值的用例，特别是那些与提高安全性和确保法规遵从性相关的用例。想象一下能够仅仅通过释放的气味就能检测到机器中的烧焦电线，并因此有机会在火灾发生之前停止操作，或者想象一下能够连续跟踪一组副产物蒸汽，以确定其浓度何时超过HS&E阈值，从而能够撤离和通风该区域。

我们的独特能力是区分气味信号和背景噪音，这使我们能够确定气味确实来自烧焦的电线，而不是来自香烟或热咖啡。避免由于其他“背景”气味引起的假阳性对于成功商业化数字嗅觉平台至关重要，这也是最大的挑战之一。

这种技术目前在食品行业中如何使用？

虽然我们的技术目前尚未在食品行业中使用，但在整个食品供应链中都有许多潜在的应用。例如，让我们来看看食品新鲜度。如果您的冰箱可以检测到其中放置的食物，并预测每种食物变质之前还剩多少时间呢？这种解决方案也可以应用于杂货店和餐厅，这些地方与家庭一起，占每年浪费的80%以上的食物——仅在美国，这就是一个4000亿美元的问题。

从一个完全不同的角度来看，数字嗅觉也可以通过跟踪从开始到结束的菜肴或食谱的香气来自动化烹饪过程，从而提示厨师（或自动化电器）在每一步该做什么。我们实际上建立了一个演示，我们在一个室内烧烤炉上训练了我们的AI来完成鸡胸肉的烹饪过程。我们能够提示用户何时将鸡肉添加到烧烤炉上，何时翻转它，何时从烧烤炉上取出，以便最终得到一块完美烹饪的鸡胸肉。

检测病毒是一个有趣的用例，您能否具体说明它是如何工作的？

人体会发出某些气味生物标志物，或称为挥发性有机化合物（VOCs），作为对感染的生理反应。这种现象并非仅限于病毒感染。这些VOCs可以从我们的呼吸或皮肤中释放出来，表明各种临床条件或疾病的存在。如果你想象一个可以通过一次呼吸检测到疟疾、结核病、糖尿病和其他疾病的“健康呼吸分析仪”，你就可以开始欣赏我们的技术对及时采取行动和改善患者结果的影响。正是这种愿景我们现在正在与包括比尔和梅林达盖茨基金会和蒙特利尔心脏研究所在内的多个合作伙伴合作。作为一家公司，我们在这里找到了我们的目标感，我们对正在进行的工作和可能产生的有意义的影响感到兴奋。

您对数字嗅觉识别的未来有什么展望？

Noze的数字嗅觉平台是一种强大的工具，它已经数字化了嗅觉。在过去的8年里，我们已经完善了这项技术，使其能够在受控实验室环境之外工作。我们已经为日常场景构建了多个气味检测或跟踪解决方案，我们的解决方案在每种情况下都能正常工作，尽管存在挑战。今天，我们的目标是将这项技术应用于将人类健康提升到一个全新的水平。我们仅仅触及了从我们的呼吸和皮肤中不断释放的挥发性物质中可以解释的内容的表面。我们相信我们的平台可以通过数字化这些签名并将其存在与各种健康状况相关联来彻底改变医疗保健现状。话虽如此，从人类呼吸和皮肤中检测气味并非没有挑战。感兴趣的挥发性物质通常伴随着混杂的背景，包括外源性VOCs的存在、更高的温度和凝结的湿度。每一种特性都可能影响检测的准确性，这使得构建一个可靠且可扩展的解决方案变得特别具有挑战性。

因此，我们对数字嗅觉的愿景始终是明确的：交付一个在现实世界中而不仅仅是在实验室中能够正常工作的可扩展解决方案。只有这样，我们才能真正实现无处不在的筛查和诊断，这将有助于拯救生命和改善健康。今天，我们正在实现这一目标的边缘。