Hypertaste od IBM dokáže rozpoznávať a klasifikovať tekutiny namiesto ľudí

Nedávno sa konalo Medzinárodné sympózium o olfakcii a elektronickom „noseISOEN 2019. Išlo fórum pre vedcov, inžinierov a odborníkov z praxe, ktorí sa podelili o svoje najnovšie poznatky, inovácie a produkty v oblasti umelej chemorecepcie. IBM tam podrobne opísalo Hypertaste, umelý jazyk určený na odtlačky nápojov a ďalších tekutín.

Ľudský zmysel je výsledkom niekoľko tisícročnej evolúcie. Vďaka nemu si môžeme pochutnať na dobrom jedle, nápojoch, no aj sa vystríhať pred konzumáciou škodlivých látok.

Aj z tohto hľadiska nie je vždy možné, aby ľudia skúšali všetky potraviny a tekutiny. Senzory však doteraz neboli schopné vyrovnať sa ľuďom a tak existovala technologické medzera. IBM teraz prichádza s riešením, ktoré umožní rýchle a mobilné odoberanie „odtlačkov prstov“ z nápojov a ďalších tekutín, ktoré nie sú vhodné na ochutnávku.

ZDROJ | IBM

Tím z IBM Research vyvinul Hypertaste, elektronický jazyk podporovaný umelou inteligenciou, ktorý sa inšpiruje zo spôsobu, akým ochutnávajú ľudia. Vďaka Hypertaste bude možné kontrolovať kvalitu vody, pôvod surovín, originalitu pochutín (olivový olej, whisky, víno a pod.), rýchle identifikovanie liekov, či klasifikovať kvapaliny in-situ.

Hypertaste sa stará o širokú škálu priemyselných a vedeckých používateľov s rastúcou potrebou rýchlo a spoľahlivo identifikovať tekutiny bez prístupu k špičkovým laboratóriám.

Technológia využíva rad elektrochemických senzorov obsahujúcich páry elektród potiahnutých špeciálne syntetizovaným polymérom, z ktorých každý reaguje na prítomnosť kombinácie molekúl pomocou napäťového signálu, ktorý sa ľahko meria. Kombinované napäťové signály všetkých elektród predstavujú digitálny odtlačok danej kvapaliny, ktorý je prenášaný do aplikácie smartfónu a následne do cloudu.

Umelá inteligencia v cloude porovná vzorky s databázou známych kvapalín a výsledky oznámi naspäť do aplikácie. Tento typ úlohy sa nazýva klasifikácia a podľa IBM trvá celý proces menej ako minútu od momentu, odkedy je snímač ponorený do kvapaliny až po zobrazenie výsledku klasifikácie na mobilnom zariadení.

Pozrite siVýskumníci z IBM učia umelú inteligenciu etike

Dôležitým aspektom dosiahnutia tohto výsledku je tréning senzora. Podobne ako začínajúci someliér učiaci sa ochutnávať víno, senzorové pole Hypertaste musí byť vyškolené na identifikáciu tekutín, ktoré sú predmetom záujmu, ešte predtým, ako sa otestujú.

Schopnosti ponúkané dnešnými špičkovými ochutnávacími strojmi sú úzko špecializované, optimalizované na snímanie molekúl. Hypertaste sa zameriava na zlúčeniny zložené z mnohých rôznych molekúl. Jednotlivé senzory reagujú súčasne na rôzne chemikálie.

ZDROJ | pixabay.com

Prenosnosť a rýchlosť snímačov Hypertaste je zabezpečená pomocou kombinatorického snímania s radom senzorov s krížovou citlivosťou v kombinácii s inteligentným softvérom, ktorý možno preniesť do cloudu. Veľkou výhodou modelovania strojového učenia v cloude je, že senzory môžu byť rýchlo prekonfigurované odkiaľkoľvek bez úprav hardvéru. 

Hypertaste ponúkne pridanú hodnotu nielen v spomínanej kontrole potravín a tekutín. V dlhodobom horizonte vidí IBM vyžitie Hypertaste pri odoberaní „odtlačkov prstov“ náročnejších tekutín, napríklad odber vzoriek moču. Takto by mohol pomôcť pri hodnotení metabolomického odtlačku prsta, ktorý možno chápať ako súčet všetkých malých molekúl prítomných v živom organizme.

ZDROJ | IBM

Tieto komplikované chemické informácie sa neustále menia v závislosti od  rôznych faktorov (životný štýl, výživa), metabolomické odoberanie odtlačkov prstov možno považovať za vytvorenie snímky o zdravotnom stave človeka.

Rovnako by mohol byť veľkým prínosom v diagnostickom a preventívnom lekárstve. Tento nástroj môže pomôcť vytvoriť podskupiny pacientov v klinických štúdiách s novými liekmi.

„Spektrum možných aplikácií je obrovské a podnecuje predstavivosť. Sme presvedčení, že vďaka pripravovaným vylepšeniam budú prenosné chemické senzory s podporou AI spĺňať potreby mnohých priemyselných odvetví, pokiaľ ide o rýchle a mobilné odoberanie odtlačkov prstov zložitých kvapalín“, napísal v blogovom príspevku Patrick Ruch, člen vedeckého tímu IBM.

ZdrojIBM Research Blog,ISOEN 2019

Komentáre k článku