Umjetna inteligencija (AI) najpoznatija je po svojoj sposobnosti da vidi (kao u automobilima bez vozača) i sluša (kao u Alexa i drugim kućnim pomoćnicima). Od sada može i mirisati. Moje kolege i ja razvijamo AI sustav koji može osjetiti miris ljudskog daha i naučiti kako prepoznati niz tvari koje otkrivaju bolest po kojima bismo mogli odahnuti.
Osjećaj mirisa životinje, pa čak i biljke, koriste kako bi identificirale stotine različitih tvari koje lebde u zraku. Ali u usporedbi s drugim životinjama, ljudski je miris daleko manje razvijen i sigurno se ne koristi za obavljanje svakodnevnih aktivnosti. Iz tog razloga, ljudi nisu osobito svjesni bogatstva informacija koje se mogu prenijeti zrakom, i mogu ih opaziti vrlo osjetljivi olfaktorni sustav. AI se možda sprema to promijeniti.
Za nekoliko desetljeća, laboratorije širom svijeta bile su u mogućnosti koristiti strojeve za otkrivanje vrlo male količine tvari u zraku. Ti strojevi, zvani plinsko-kromatografski maseni spektrometri ili GC-MS, mogu analizirati zrak kako bi otkrili tisuće različitih molekula poznatih kao isparljivi organski spojevi.
U GC-MS stroju svaki spoj u uzorku zraka prvo se odvaja, a zatim razbija u fragmente, stvarajući karakterističan otisak prsta iz kojeg se spojevi mogu prepoznati. Slika ispod predstavlja vizualizaciju malog dijela podataka iz analize uzorka daha.
3D prikaz dijela podataka o uzorku daha iz GC-MS instrumenta. (James Gathany) Svaki vrh predstavlja fragment molekule. Posebni obrasci takvih vrhova otkrivaju prisutnost različitih tvari. Često čak i najmanji vrh može biti presudan. Među nekoliko stotina spojeva prisutnih u ljudskom dahu, neki od njih mogli bi otkriti prisutnost različitih vrsta raka, čak i u ranoj fazi. Laboratorije širom svijeta eksperimentiraju s GC-MS-om kao neinvazivnim dijagnostičkim alatom da bezbolno i pravodobno identificiraju mnoge bolesti.
Nažalost, postupak može biti dugotrajan. Velike količine podataka stručnjaci trebaju ručno pregledati i analizirati. Čista količina spojeva i složenost podataka znače da čak i stručnjacima treba dugo vremena za analizu jednog uzorka. Ljudi su također skloni pogreškama, mogu propustiti spoj ili pogriješiti jedan spoj za drugim.
Kako umjetna inteligencija može pomoći
Kao dio tima za znanost podataka sa Sveučilišta Loughborough, moji kolege i ja prilagođavamo najnoviju tehnologiju umjetne inteligencije kako bi opazili i naučili drugačiju vrstu podataka: kemijske spojeve u uzorcima daha. Matematički modeli inspirirani mozgom, nazvani mrežama dubokog učenja, posebno su izrađeni za "čitanje" tragova neugodnih mirisa.
Tim liječnika, medicinskih sestara, radiografa i medicinskih fizičara iz centra za rak u Edinburghu prikupio je uzorke daha od sudionika koji su bili podvrgnuti liječenju raka. Uzorke su zatim analizirale dvije ekipe kemičara i informatičara.
Nakon što su kemičari ručno identificirali brojne spojeve, brza računala dobili su podatke za osposobljavanje mreža za duboko učenje. Računanje su ubrzali posebni uređaji, zvani GPU-ovi, koji mogu istovremeno obrađivati više različitih podataka. Mreže dubokog učenja naučile su sve više i više iz svakog uzorka daha dok nisu mogle prepoznati specifične obrasce koji otkrivaju specifične spojeve u dahu.
Jednostavna prezentacija postupka: od spojeva u uzorcima zraka ili daha do vizualizacije otkrivenih tvari. (James Gathany) U ovom prvom istraživanju fokus je bio na prepoznavanju skupine kemikalija, zvanih aldehidi, koje su često povezane s mirisima, ali i ljudskim stresnim stanjima i bolestima.
Računala opremljena ovom tehnologijom trebaju samo nekoliko minuta za autonomnu analizu uzorka daha koji je ljudski stručnjak prethodno oduzeo satima. Učinkovito, AI čini cijeli proces jeftinijim - ali prije svega, čini ga pouzdanijim. Što je još zanimljivije, ovaj inteligentni softver stječe znanje i poboljšava se tijekom vremena dok analizira više uzoraka. Kao rezultat toga, metoda nije ograničena na bilo koju određenu tvar. Pomoću ove tehnike mogu se osposobiti sustavi dubokog učenja za otkrivanje male količine isparljivih spojeva s potencijalno širokim primjenama u medicini, forenzičkoj medicini, analizi okoliša i drugim.
Ako AI sustav može otkriti markere bolesti, tada postaje moguće i dijagnosticirati jesmo li bolesni ili ne. To ima veliki potencijal, ali može se pokazati i kontroverznim. Jednostavno predlažemo da se AI može koristiti kao alat za otkrivanje tvari u zraku. To ne mora nužno dijagnosticirati ili donositi odluku. Konačni zaključci i odluke prepušteni su nama.
Ovaj je članak prvotno objavljen u časopisu The Conversation.
Andrea Soltoggio, predavačica, Sveučilište Loughborough
