Tehisintellekti (AI) tuntakse kõige paremini võime tõttu näha (nagu juhita autodes) ja kuulata (nagu Alexas ja teistes koduabilistetes). Nüüdsest võib see ka haiseda. Minu kolleegid töötavad välja AI-süsteemi, mis võib lõhnata inimese hinge ja õppida, kuidas tuvastada mitmesuguseid haigusi paljastavaid aineid, mida me võiksime välja hingata.
Lõhnataju kasutavad loomad ja isegi taimed sadade erinevate õhus hõljuvate ainete tuvastamiseks. Kuid võrreldes teiste loomade omaga on inimese haistmismeel palju vähem arenenud ja kindlasti ei kasutata seda igapäevaste toimingute tegemiseks. Sel põhjusel ei ole inimesed eriti teadlikud õhu kaudu edastatava teabe rikkusest ja seda võib tajuda ülitundlik haistmissüsteem. AI võib-olla kavatseb seda muuta.
Mõne aastakümne jooksul on kogu maailma laborid saanud masinaid kasutada õhus väga väikeste ainete koguste tuvastamiseks. Need masinad, nn gaasikromatograafilised massispektromeetrid või GC-MS, saavad õhku analüüsida, et avastada tuhandeid erinevaid molekule, mida tuntakse lenduvate orgaaniliste ühenditena.
GC-MS-masinas eraldatakse iga õhuproovis olev ühend kõigepealt ja purustatakse seejärel fragmentideks, luues eristatava sõrmejälje, millest ühendid on äratuntavad. Allolev pilt kujutab väikese osa andmete hingetõmbeproovi analüüsist.
GC-MS-seadme hingetõmbeproovide osa 3D-vaade. (James Gathany) Iga piik tähistab molekuli fragmenti. Selliste piikide konkreetsed mustrid näitavad erinevate ainete olemasolu. Sageli võib isegi väikseim tipp olla ülioluline. Inimese hingeelus sisalduva mitmesaja ühendi hulgast võivad vähesed neist paljastada mitmesuguste vähivormide esinemise isegi varases staadiumis. Seetõttu katsetavad laboratooriumid kogu maailmas GC-MS-i kui mitteinvasiivset diagnostilist vahendit paljude haiguste valutuks ja õigeaegseks tuvastamiseks.
Kahjuks võib protsess olla väga aeganõudev. Eksperdid peavad käsitsi kontrollima ja analüüsima suurt hulka andmeid. Ühendite suur hulk ja andmete keerukus tähendavad, et isegi ekspertidel kulub ühe proovi analüüsimiseks palju aega. Inimesed on ka altid eksima, võivad mõne ühendi vahele jätta või ühe ühendi teise jaoks eksida.
Kuidas saab tehisintellekt aidata
Loughborough ülikooli andmeteadusmeeskonna osana kohandame koos kolleegidega uusimat tehisintellekti tehnoloogiat, et tajuda ja õppida teist tüüpi andmeid: hingamisproovides sisalduvaid keemilisi ühendeid. Ajust inspireeritud matemaatilised mudelid, mida nimetatakse sügavateks õppimisvõrgustikeks, olid spetsiaalselt konstrueeritud lõhnade jäetud jälgede “lugemiseks”.
Edinburghi vähikeskuse arstide, õdede, radiograafide ja meditsiinifüüsikute meeskond kogus vähiravil osalejatelt hingeproove. Seejärel analüüsisid proove kaks keemikute ja arvutiteadlaste meeskonda.
Kui keemikud olid mitu ühendit käsitsi tuvastanud, anti süvaõppevõrkude koolitamiseks andmed kiiretele arvutitele. Arvutamist kiirendasid spetsiaalsed seadmed, mida nimetatakse GPU-deks, mis saavad korraga töödelda mitut erinevat teavet. Süvaõppevõrgustikud õppisid igast hingetõmbeproovist üha enam, kuni nad suutsid ära tunda spetsiifilisi mustreid, mis paljastasid konkreetsed ühendid hingetõmbes.
Protsessi lihtne kirjeldus: alates õhu- või õhuproovides leiduvatest ühenditest kuni avastatud ainete visualiseerimiseni. (James Gathany) Selles esimeses uuringus keskenduti kemikaalide rühma, mida nimetatakse aldehüüdideks, äratundmisele, mida sageli seostatakse lõhnaainetega, aga ka inimeste stressitingimuste ja haigustega.
Selle tehnoloogiaga varustatud arvutitel kulub vaid mõni minut hingetõmbeproovi autonoomseks analüüsimiseks, mille inimtundja oli varem tundideks võtnud. Tegelikult muudab AI kogu protsessi odavamaks, kuid ennekõike muudab selle usaldusväärsemaks. Veelgi huvitavam on see, et see nutikas tarkvara omandab teadmisi ja täiustab seda aja jooksul, kuna analüüsib rohkem proove. Seetõttu ei ole meetod piiratud ühegi konkreetse ainega. Seda tehnikat kasutades saab koolitada süvaõppesüsteeme väikeste lenduvate ühendite koguste tuvastamiseks, võimaldades laialdast kasutamist meditsiinis, kriminalistikas, keskkonnaanalüüsis ja muudes.
Kui AI-süsteem suudab tuvastada haiguse markerid, saab diagnoosida ka seda, kas oleme haiged või mitte. Sellel on suur potentsiaal, kuid see võib osutuda ka vastuoluliseks. Me lihtsalt soovitame, et AI-d võiks kasutada õhus olevate ainete tuvastamiseks. See ei pea tingimata diagnoosima ega otsust tegema. Lõplikud järeldused ja otsused jäävad meie otsustada.
See artikkel avaldati algselt lehel The Conversation.
Andrea Soltoggio, Loughborough ülikooli lektor
