Kecerdasan Buatan (AI) paling terkenal kerana keupayaannya melihat (seperti dalam kereta tanpa pemandu) dan mendengar (seperti dalam Alexa dan pembantu rumah yang lain). Mulai sekarang, ia mungkin juga berbau. Rakan saya dan saya sedang membangunkan sistem AI yang boleh membaui nafas manusia dan belajar bagaimana mengenal pasti pelbagai jenis penyakit yang mendedahkan kita boleh bernafas.
Rasa bau digunakan oleh haiwan dan juga tumbuhan untuk mengenal pasti beratus-ratus bahan yang berlainan di udara. Tetapi berbanding dengan haiwan lain, rasa bau manusia jauh kurang maju dan pastinya tidak digunakan untuk menjalankan aktiviti harian. Atas sebab ini, manusia tidak menyedari kekayaan maklumat yang dapat ditransmisikan melalui udara, dan dapat dilihat oleh sistem penciuman yang sangat sensitif. AI mungkin akan mengubahnya.
Selama beberapa dekad, makmal di seluruh dunia telah dapat menggunakan mesin untuk mengesan sejumlah kecil bahan di udara. Mesin-mesin tersebut, yang dipanggil gas-kromatografi massa-spektrometer atau GC-MS, boleh menganalisis udara untuk mencari ribuan molekul yang berbeza yang dikenali sebagai sebatian organik yang tidak menentu.
Dalam mesin GC-MS, setiap kompaun dalam sampel udara mula-mula dipisahkan dan kemudian dipecahkan kepada serpihan, mencipta cap jari yang tersendiri dari mana sebatian boleh diiktiraf. Imej di bawah ini adalah visualisasi sebahagian kecil data daripada analisis sampel nafas.
Paparan 3D sebahagian daripada data sampel nafas dari alat GC-MS. (James Gathany) Setiap puncak mewakili serpihan molekul. Corak tertentu dari puncak tersebut mendedahkan kehadiran bahan-bahan yang berbeza. Selalunya puncak terkecil boleh menjadi penting. Antara sebatian beberapa ratus hadir dalam nafas manusia, beberapa dari mereka mungkin mendedahkan kehadiran pelbagai jenis kanser, walaupun pada peringkat awal. Oleh itu, makmal-makmal di seluruh dunia bereksperimen dengan GC-MS sebagai alat diagnostik yang tidak invasif untuk mengenal pasti banyak penyakit, tanpa rasa sakit dan tepat pada masanya.
Malangnya, proses itu boleh memakan masa yang sangat lama. Sejumlah besar data perlu diperiksa secara manual dan dianalisis oleh pakar. Sebilangan besar sebatian dan kerumitan data bermakna bahawa walaupun pakar mengambil masa yang lama untuk menganalisis sampel tunggal. Manusia juga terdedah kepada kesilapan, boleh terlepas sebatian atau kesilapan sebatian yang lain.
Bagaimana kecerdasan buatan boleh membantu
Sebagai sebahagian daripada pasukan sains data Loughborough University, rakan sekerja saya dan saya menyesuaikan teknologi perisikan buatan terkini untuk melihat dan mempelajari jenis data yang berbeza: sebatian kimia dalam sampel nafas. Model matematik yang diilhami oleh otak, yang dipanggil rangkaian pembelajaran mendalam, secara khusus direka bentuk untuk "membaca" jejak yang dibiarkan oleh bau.
Satu pasukan doktor, jururawat, ahli radiografi dan ahli fizik perubatan di Pusat Kanser Edinburgh mengumpul sampel nafas daripada peserta yang menjalani rawatan kanser. Sampel kemudian dianalisis oleh dua pasukan ahli kimia dan saintis komputer.
Sekali beberapa sebatian telah dikenal pasti secara manual oleh ahli kimia, komputer cepat diberikan data untuk melatih rangkaian pembelajaran yang mendalam. Pengiraan dipercepatkan oleh peranti khas, dipanggil GPU, yang boleh memproses pelbagai maklumat yang berbeza pada masa yang sama. Rangkaian pembelajaran mendalam belajar lebih banyak dari setiap sampel nafas sehingga mereka dapat mengenali corak khusus yang menunjukkan senyuman tertentu dalam nafas.
Perwakilan mudah proses: dari sebatian di udara atau sampel nafas ke visualisasi bahan-bahan yang dikesan. (James Gathany) Dalam kajian pertama ini, tumpuan adalah untuk mengenali sekumpulan bahan kimia, yang dipanggil aldehid, yang sering dikaitkan dengan wangian tetapi juga keadaan tekanan dan penyakit manusia.
Komputer yang dilengkapi dengan teknologi ini hanya mengambil beberapa minit untuk menganalisis secara teliti sampel pernafasan yang sebelum ini mengambil jam oleh pakar manusia. Secara berkesan, AI membuat proses keseluruhan lebih murah - tetapi di atas semua itu menjadikannya lebih dipercayai. Lebih menarik lagi, perisian pintar ini memperoleh pengetahuan dan bertambah baik dari semasa ke semasa kerana ia menganalisis lebih banyak sampel. Akibatnya, kaedah ini tidak terhad kepada sebarang bahan tertentu. Menggunakan teknik ini, sistem pembelajaran mendalam boleh dilatih untuk mengesan sejumlah kecil sebatian yang tidak menentu dengan aplikasi yang luas dalam bidang perubatan, forensik, analisis alam sekitar dan lain-lain.
Sekiranya sistem AI dapat mengesan penanda penyakit, maka mungkin juga untuk mendiagnosis sama ada kita sakit atau tidak. Ini mempunyai potensi besar, tetapi ia juga boleh membuktikan kontroversi. Kami hanya mencadangkan bahawa AI dapat digunakan sebagai alat untuk mengesan bahan-bahan di udara. Ia tidak semestinya perlu mendiagnosis atau membuat keputusan. Kesimpulan dan keputusan akhir terserah kepada kami.
Artikel ini pada asalnya diterbitkan di The Conversation.
Andrea Soltoggio, Pensyarah, Universiti Loughborough
