Виталий Мильке о технологии E-nose

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence) — это набор технологий, позволяющий при помощи машинного обучения копировать чувства человека и его когнитивные способности. Если про машинное зрение, слух и воспроизведение речи все знают или слышали, то об экспериментах в моделировании других чувств человека известно меньше.

Вам знакомо понятие «электронный нос»? Эта технология представляет собой мультисенсорную систему распознавания газообразных веществ и работает с помощью технологий наноэлектроники; собранные данные затем загружают в искусственную нейронную сеть, обучая её определять летучие соединения. Таким образом, используя массив сенсоров и слабый искусственный интеллект, учёные получают технологию, которая распознает запахи гораздо лучше, чем человек или даже собака.

Обычно E-nose применяется для определения одного-двух конкретных летучих соединений (запахов). Например, для распознавания взрывчатых веществ в аэропортах. Однако если E-nose имеет много различных датчиков для определения целого спектра летучих веществ, то для анализа их сочетаний применяют нейронные сети. Например, в пищевой промышленности. Мы, люди, можем уловить запах испорченного продукта, например испорченного мяса, но только на определённом этапе, когда ароматы уже очень яркие. Электронный нос зафиксирует изменения в химическом составе летучих соединений ещё до того, как они превратятся в явный для человека запах. E-nose может оценить зрелость фруктов, качество вина, степень прожарки кофе и какао-бобов для шоколада, определить наличие бактериального загрязнения или опознать смесь химических веществ, так называемых смешанных летучих органических соединений.

Подобные нейронные сети работают по уже знакомому нам сценарию. В начале 2019 года в России был опубликован патент на устройство для анализа многокомпонентной газовой смеси типа «электронный нос». По словам создателей, устройство призвано «заменить обонятельную систему человека за счёт создания интеллектуальных автоматизированных систем контроля воздуха и детектирования запахов». Отечественный электронный нос собирает данные о компонентах газовой смеси, которая в него поступает, и эти данные загружают в предварительно обученную нейронную сеть.

По такому же принципу, анализируя запах изо рта при помощи E-nose, можно диагностировать многие заболевания (в том числе на начальном этапе), такие как рак желудка или лёгких, а также астму и диабет. Необходимо внедрять во врачебную практику подобные неинвазивные методы быстрой диагностики. Анализ дыхания пациентов способен снизить смертность от рака лёгких, который является одной из наиболее распространённых причин смерти от рака во всём мире.

Стабильность и правильность диагностики при помощи E-nose сильно зависит от случайных изменений состава окружающего воздуха, что вносит определённые ограничения применения этой технологии. В статье On the Temporal Stability of Analyte Recognition with an E-Nose Based on a Metal Oxide Sensor Array in Practical Applications рассматриваются способы преодоления этой нестабильности технологии при помощи дополнительного обучения нейронных сетей.

Потенциал применения технологии E-nose с нейросетевым анализом очень широк. Главное ограничение повсеместного внедрения (в том числе в быту) — это стоимость E-nose. Однако технологии постоянно дешевеют, и, возможно, скоро в каждой поликлинике, в каждой коробке с продуктами и в каждой женской сумочке будет лежать персональный E-nose.

Искусственный интеллект постоянно пополняется новыми решениями, множество сфер деятельности человека уже затронули изменения, связанные с этим явлением. Как оставаться в тренде в стремительно меняющемся мире? Где получить больше точной валидированной информации со ссылками на научные статьи? Какие профессии, наиболее вероятно, будут востребованы в эпоху искусственного интеллекта? Обо всём этом я расскажу вам в следующих выпусках. Следите за обновлениями!

Материал подготовил:
Виталий Мильке,
Советник президента по экономике и финансам, АО «Бизнес Альянс»,
PhD reseacher in Computer Science & Machine Learning