एआई गंध की भावना प्राप्त कर रही है जो मानव श्वास में बीमारियों का पता लगा सकती है

एआई गंध की भावना प्राप्त कर रही है जो मानव श्वास में बीमारियों का पता लगा सकती हैएआई आपकी सांस में यौगिकों का विश्लेषण करने में सक्षम हो जाएगा। जेम्स गथनी

कृत्रिम बुद्धि (एआई) सबसे अच्छी तरह से देखने की क्षमता के लिए जाना जाता है (जैसा कि driverless कारों) और सुनो (जैसा कि अंदर एलेक्सा और अन्य घर सहायक)। अब से, यह गंध भी हो सकता है। मेरे सहयोगी और मैं एक एआई प्रणाली विकसित कर रहे हैं जो मानव सांस की गंध कर सकता है और सीख सकता है कि बीमारियों के प्रकट होने वाले पदार्थों की एक श्रृंखला को कैसे पहचानें जिन्हें हम सांस ले सकते हैं।

गंध की भावना जानवरों द्वारा उपयोग की जाती है और पौधे भी हवा में तैरने वाले सैकड़ों विभिन्न पदार्थों की पहचान करने के लिए। लेकिन अन्य जानवरों की तुलना में, गंध की मानव भावना बहुत कम विकसित होती है और निश्चित रूप से दैनिक गतिविधियों को करने के लिए उपयोग नहीं की जाती है। इस कारण से, मनुष्यों को विशेष रूप से जानकारी की समृद्धि के बारे में पता नहीं है जिसे हवा के माध्यम से प्रसारित किया जा सकता है, और इसे अत्यधिक संवेदनशील घर्षण प्रणाली द्वारा माना जा सकता है। एआई इसे बदलने वाला हो सकता है।

कुछ दशकों तक, दुनिया भर में प्रयोगशालाएं हवा में बहुत कम मात्रा में पदार्थों का पता लगाने के लिए मशीनों का उपयोग करने में सक्षम हैं। उन मशीनों, जिन्हें बुलाया जाता है गैस क्रोमैटोग्राफी द्रव्यमान-स्पेक्ट्रोमीटर या जीसी-एमएस, हजारों विभिन्न अणुओं को खोजने के लिए हवा का विश्लेषण कर सकते हैं वाष्पशील कार्बनिक यौगिकों.

जीसी-एमएस मशीन में, हवा के नमूने में प्रत्येक परिसर 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 नमूने के विश्लेषण से डेटा के एक छोटे से हिस्से का दृश्य है।

प्रत्येक चोटी एक अणु के एक टुकड़े का प्रतिनिधित्व करता है। ऐसे चोटियों के विशेष पैटर्न अलग पदार्थों की उपस्थिति प्रकट करते हैं। अक्सर सबसे छोटी चोटी भी महत्वपूर्ण हो सकती है। मानव सांस में मौजूद कई सौ यौगिकों में से कुछ उनमें से कुछ शुरुआती चरणों में भी विभिन्न कैंसर की उपस्थिति प्रकट कर सकते हैं। इसलिए दुनिया भर में प्रयोगशालाएं जीसी-एमएस के साथ गैर-आक्रामक निदान उपकरण के रूप में प्रयोग कर रही हैं ताकि कई बीमारियों, दर्द रहित और समय-समय पर पहचान की जा सके।

दुर्भाग्यवश, प्रक्रिया बहुत समय ले सकती है। विशेषज्ञों द्वारा बड़ी मात्रा में डेटा की मैन्युअल रूप से निरीक्षण और विश्लेषण की आवश्यकता है। यौगिकों की मात्रा और डेटा की जटिलता का मतलब है कि विशेषज्ञों को भी एक नमूना का विश्लेषण करने में काफी समय लगता है। मनुष्य भी त्रुटि के लिए प्रवण होते हैं, किसी परिसर को याद कर सकते हैं या किसी दूसरे के लिए एक परिसर गलती कर सकते हैं।

कृत्रिम बुद्धि कैसे मदद कर सकते हैं

लॉफबोरो विश्वविद्यालय के हिस्से के रूप में डेटा विज्ञान टीम, मेरे सहयोगी और मैं एक अलग प्रकार के डेटा को समझने और सीखने के लिए नवीनतम कृत्रिम बुद्धिमान तकनीक का अनुकूलन कर रहे हैं: सांस के नमूनों में रासायनिक यौगिक। मस्तिष्क से प्रेरित गणितीय मॉडल, बुलाया गहरी सीखने के नेटवर्क, विशेष रूप से odors द्वारा छोड़े गए निशान "पढ़ने" के लिए इंजीनियर थे।


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डॉक्टरों, नर्सों, रेडियोग्राफरों और चिकित्सा भौतिकविदों की एक टीम एडिनबर्ग कैंसर सेंटर कैंसर उपचार से गुजरने वाले प्रतिभागियों से श्वास के नमूनों को एकत्रित किया गया। तब नमूने का विश्लेषण रसायनविदों और कंप्यूटर वैज्ञानिकों की दो टीमों ने किया था।

एक बार रसायनविदों द्वारा मैन्युअल रूप से कई यौगिकों की पहचान की गई, फास्ट कंप्यूटर को गहरे शिक्षण नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा दिया गया। गणना विशेष उपकरणों द्वारा जीपीयू कहा जाता है, जो एक ही समय में जानकारी के कई अलग-अलग टुकड़ों को संसाधित कर सकते हैं। गहरे सीखने के नेटवर्क ने प्रत्येक श्वास नमूने से अधिक से अधिक सीखा, जब तक वे सांस में विशिष्ट यौगिकों को प्रकट करने वाले विशिष्ट पैटर्न को पहचान सकें।

इस पहले अध्ययन में, फोकस रसायनों के एक समूह को पहचानने पर था, अल्डेहाइड कहा जाता है, जो अक्सर सुगंध से जुड़े होते हैं लेकिन मानव तनाव की स्थिति और बीमारियां भी होती हैं।

इस तकनीक से लैस कंप्यूटरों में स्वाभाविक रूप से एक श्वास नमूना का विश्लेषण करने के लिए कुछ मिनट लगते हैं जो पहले मानव विशेषज्ञ द्वारा घंटों का समय लेते थे। प्रभावी रूप से, एआई पूरी प्रक्रिया को सस्ता बना रहा है - लेकिन इससे ऊपर यह अधिक विश्वसनीय बना रहा है। इससे भी दिलचस्प बात यह है कि यह बुद्धिमान सॉफ्टवेयर ज्ञान प्राप्त करता है और समय के साथ सुधार करता है क्योंकि यह अधिक नमूने का विश्लेषण करता है। नतीजतन, विधि किसी भी विशेष पदार्थ तक ही सीमित नहीं है। इस तकनीक का उपयोग करके, गहरी सीखने के सिस्टम को दवा, फोरेंसिक, पर्यावरण विश्लेषण और अन्य में संभावित रूप से व्यापक अनुप्रयोगों के साथ अस्थिर यौगिकों की थोड़ी मात्रा का पता लगाने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है।

वार्तालापयदि कोई एआई सिस्टम रोग के मार्करों का पता लगा सकता है, तो यह भी निदान करना संभव हो जाता है कि हम बीमार हैं या नहीं। इसकी एक बड़ी क्षमता है, लेकिन यह विवादास्पद साबित भी कर सकता है। हम बस सुझाव देते हैं कि एआई हवा में पदार्थों का पता लगाने के लिए एक उपकरण के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है। इसे निदान या निर्णय लेने की आवश्यकता नहीं है। अंतिम निष्कर्ष और निर्णय हमें छोड़ दिए गए हैं।

के बारे में लेखक

एंड्रिया सोलटोगिओ, व्याख्याता, लौघ्बोरौघ विश्वविद्यालय

यह आलेख मूलतः पर प्रकाशित हुआ था वार्तालाप। को पढ़िए मूल लेख.

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