आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) सबसे अच्छी तरह से देखने की क्षमता (ड्राइवर रहित कारों के रूप में) और सुनने के लिए जाना जाता है (जैसा कि एलेक्सा और अन्य घरेलू सहायकों में है)। अब से इसमें बदबू भी आ सकती है। मेरे सहकर्मी और मैं एक एआई प्रणाली विकसित कर रहे हैं जो मानव सांस को सूँघ सकती है और सीख सकती है कि बीमारी से बचने वाले पदार्थों की एक श्रृंखला की पहचान कैसे करें जिससे हम सांस ले सकें।
गंध की भावना का उपयोग जानवरों और यहां तक कि पौधों द्वारा हवा में तैरने वाले सैकड़ों विभिन्न पदार्थों की पहचान करने के लिए किया जाता है। लेकिन अन्य जानवरों की तुलना में, गंध की मानवीय भावना बहुत कम विकसित है और निश्चित रूप से दैनिक गतिविधियों को करने के लिए उपयोग नहीं किया जाता है। इस कारण से, मनुष्यों को विशेष रूप से जानकारी की समृद्धि के बारे में पता नहीं है जो हवा के माध्यम से प्रसारित हो सकते हैं, और एक अत्यधिक संवेदनशील घ्राण प्रणाली द्वारा माना जा सकता है। एआई उस को बदलने के बारे में हो सकता है।
कुछ दशकों से, दुनिया भर की प्रयोगशालाएं हवा में बहुत कम मात्रा में पदार्थों का पता लगाने के लिए मशीनों का उपयोग करने में सक्षम हैं। उन मशीनों, जिन्हें गैस-क्रोमैटोग्राफी मास-स्पेक्ट्रोमीटर या जीसी-एमएस कहा जाता है, हजारों वाष्पशील कार्बनिक यौगिकों के रूप में ज्ञात हजारों अणुओं की खोज के लिए हवा का विश्लेषण कर सकते हैं।
जीसी-एमएस मशीन में, हवा के नमूने में प्रत्येक यौगिक को पहले अलग किया जाता है और फिर टुकड़ों में तोड़ दिया जाता है, जिससे एक विशिष्ट फिंगरप्रिंट बनाया जाता है जिससे यौगिकों को पहचाना जा सकता है। नीचे दी गई छवि एक सांस के नमूने के विश्लेषण से डेटा के एक छोटे से हिस्से का दृश्य है।
जीसी-एमएस उपकरण से एक सांस नमूना डेटा के एक हिस्से का 3 डी दृश्य। (जेम्स गैथनी) प्रत्येक चोटी एक अणु के टुकड़े का प्रतिनिधित्व करती है। ऐसी चोटियों के विशेष पैटर्न अलग-अलग पदार्थों की उपस्थिति को प्रकट करते हैं। अक्सर छोटी चोटी भी निर्णायक हो सकती है। मानव सांस में मौजूद कई सौ यौगिकों में, उनमें से कुछ प्रारंभिक चरणों में भी विभिन्न कैंसर की उपस्थिति को प्रकट कर सकते हैं। इसलिए दुनिया भर की प्रयोगशालाएँ GC-MS के साथ एक गैर-इनवेसिव डायग्नोस्टिक टूल के रूप में प्रयोग कर रही हैं ताकि कई बीमारियों, दर्द रहित और समय पर ढंग से पहचान की जा सके।
दुर्भाग्य से, प्रक्रिया बहुत समय लेने वाली हो सकती है। विशेषज्ञों द्वारा मैन्युअल रूप से बड़ी मात्रा में डेटा का निरीक्षण और विश्लेषण करने की आवश्यकता है। यौगिकों की सरासर मात्रा और डेटा की जटिलता का मतलब है कि यहां तक कि विशेषज्ञों को एक एकल नमूने का विश्लेषण करने में लंबा समय लगता है। मनुष्य भी त्रुटि के लिए प्रवृत्त होता है, एक यौगिक को याद कर सकता है या दूसरे के लिए एक यौगिक को भूल सकता है।
कृत्रिम बुद्धि कैसे मदद कर सकती है
Loughborough University के डेटा साइंस टीम के हिस्से के रूप में, मैं और मेरे सहयोगी एक अलग प्रकार के डेटा को देखने और जानने के लिए नवीनतम कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक का उपयोग कर रहे हैं: सांस के नमूनों में रासायनिक यौगिक। मस्तिष्क से प्रेरित गणितीय मॉडल, जिन्हें गहन शिक्षण नेटवर्क कहा जाता है, विशेष रूप से गंधों द्वारा छोड़े गए निशान को "पढ़ने" के लिए तैयार किए गए थे।
एडिनबर्ग कैंसर सेंटर में डॉक्टरों, नर्सों, रेडियोग्राफरों और चिकित्सा भौतिकविदों की एक टीम ने कैंसर के उपचार के दौरान प्रतिभागियों से सांस के नमूने एकत्र किए। नमूनों का विश्लेषण केमिस्ट और कंप्यूटर वैज्ञानिकों की दो टीमों द्वारा किया गया।
एक बार कई यौगिकों की पहचान केमिस्टों द्वारा मैन्युअल रूप से की गई थी, तेज कंप्यूटरों को गहन शिक्षण नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा दिया गया था। गणना को विशेष उपकरणों द्वारा त्वरित किया गया था, जिन्हें GPU कहा जाता है, जो एक ही समय में कई अलग-अलग सूचनाओं को संसाधित कर सकते हैं। गहरी सीखने के नेटवर्क ने प्रत्येक सांस के नमूने से अधिक से अधिक सीखा जब तक कि वे विशिष्ट पैटर्न को नहीं पहचान सके जो सांस में विशिष्ट यौगिकों को प्रकट करते थे।
प्रक्रिया का सरल प्रतिनिधित्व: हवा में यौगिकों या सांस के नमूनों से पता चला पदार्थों के दृश्य के लिए। (जेम्स गैथनी) इस पहले अध्ययन में, रसायन के एक समूह को पहचानने पर ध्यान केंद्रित किया गया था, जिसे एल्डीहाइड्स कहा जाता है, जो अक्सर सुगंधों से जुड़ा होता है, लेकिन मानव तनाव की स्थिति और बीमारियों से भी जुड़ा होता है।
इस तकनीक से लैस कंप्यूटर केवल एक सांस के नमूने का विश्लेषण करने में मिनटों का समय लेते हैं जो पहले एक मानव विशेषज्ञ द्वारा घंटों लेता था। प्रभावी रूप से, AI पूरी प्रक्रिया को सस्ता बना रहा है - लेकिन सबसे ऊपर यह इसे और अधिक विश्वसनीय बना रहा है। और भी दिलचस्प बात यह है कि यह बुद्धिमान सॉफ्टवेयर ज्ञान प्राप्त करता है और समय के साथ बेहतर होता है क्योंकि यह अधिक नमूनों का विश्लेषण करता है। नतीजतन, विधि किसी विशेष पदार्थ तक सीमित नहीं है। इस तकनीक का उपयोग करते हुए, गहन शिक्षण प्रणालियों को चिकित्सा, फोरेंसिक, पर्यावरण विश्लेषण और अन्य में संभावित व्यापक अनुप्रयोगों के साथ अस्थिर यौगिकों की छोटी मात्रा का पता लगाने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है।
यदि कोई एआई सिस्टम बीमारी के मार्करों का पता लगा सकता है, तो यह निदान करना भी संभव हो जाता है कि हम बीमार हैं या नहीं। यह एक बड़ी क्षमता है, लेकिन यह विवादास्पद भी साबित हो सकता है। हम बस सुझाव देते हैं कि एआई का उपयोग हवा में पदार्थों का पता लगाने के लिए एक उपकरण के रूप में किया जा सकता है। यह जरूरी नहीं कि वह निदान करे या निर्णय करे। अंतिम निष्कर्ष और निर्णय हमारे पास हैं।
यह आलेख मूल रूप से वार्तालाप पर प्रकाशित हुआ था।
एंड्रिया सोलटोगो, लेक्चरर, लॉफबोरो यूनिवर्सिटी
