أجهزة كومبيوتر تشم! طموح لرئيس شركة «مهووس بالروائح»

من حواس الإنسان الخمس، يستطيع الذكاء الاصطناعي محاكاة حاستي البصر والسمع، إلا إن إحدى الشركات تريد استخدام التكنولوجيا لمحاكاة حاسة الشم أيضاً.

ويسعى أليكس ويلشكو، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة «Osmo»، وهي شركة ناشئة، لاستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لمساعدة أجهزة الكمبيوتر على «توليد الروائح مثلما نولد الصور والأصوات»، وفقاً لموقع الشركة على الإنترنت.

وكان ويلشكو «مهووساً بالروائح» لفترة طويلة، وقال لشبكة «سي إن بي سي»: «لقد كان شغفي هو محاولة فهم الرائحة. إنها حاسة عاطفية قوية جداً، لكننا لا نعرف عنها سوى القليل».

ولهذا السبب، حصل ويلشكو على درجة البكالوريوس في علم الأعصاب من جامعة ميشيغان، ودرس علم أعصاب الشم في جامعة هارفارد، حيث حصل على درجة الدكتوراه في عام 2016.

في العام التالي، أصبح عالماً باحثاً في «Google Research»، حيث أمضى 5 سنوات في قيادة فريق استخدم التعلم الآلي لمساعدة أجهزة الكمبيوتر على التنبؤ بكيفية رائحة الجزيئات المختلفة بناءً على بنيتها.

وفيما بدأت شركة «Osmo» كمشروع بحثي خلال أيام ويلشكو في «غوغل»، فقد شرع في إطلاقها كشركة ناشئة منفصلة في عام 2022 بدعم من «Lux Capital» و«Google Ventures».

وبصفته الرئيس التنفيذي للشركة، أوضح أن مهمة الشركة الناشئة هي «تحسين صحة الإنسان وسعادته» من خلال رقمنة حاسة الشم لدى البشر.

لكن ما السبب الذي يجعل ويلشكو يعتقد أن البشر يمكن أن يستفيدوا من منح أجهزة الكمبيوتر القدرة على معالجة الرائحة؟ وكيف طوّرت «أوزمو» تقنيتها الفريدة، وتأمل أن تتمكن التكنولوجيا من تحقيقه في المستقبل؟

والسؤال الكبير هو، لماذا نمنح أجهزة الكمبيوتر القدرة على الشم؟ أحد الأسباب الرئيسية التي يستشهد بها ويلشكو هو أنها ضرورية لمساعدة المهنيين الطبيين على اكتشاف الأمراض.

وقال: «لقد علمنا أن الرائحة تحتوي على معلومات يمكننا استخدامها للكشف عن المرض. لكن أجهزة الكمبيوتر لا تستطيع التحدث بهذه اللغة، ولا يمكنها تفسير هذه البيانات بعد».

وفي حين أن هذا هو هدفه الطويل الأجل للشركة، فإنه يريد في الأمد القريب أن تصنع «أوزمز» جزيئات عطرية أكثر أماناً واستدامة للعطور في المنتجات اليومية، مثل العطور والشامبو وطارد الحشرات ومنظفات الغسيل.

وقال: «عادةً ما تحتوي هذه المنتجات على عطور صمّمها عدد صغير جداً من الشركات السرية. نعتقد أنه يمكننا أن نعمل بشكل أفضل معهم من خلال بناء مكونات أفضل وأكثر أماناً وغير سامة... ولا تهيج بشرتك أو عينيك».

أما عن طريقة استخدام الشركة للذكاء الاصطناعي لتحويل الرائحة إلى رقمية، فأوضح ويلشكو أنه خلال فترة عمله في «غوغل»، استخدم فريقه برنامج التعلم الآلي لتطوير «خريطة الرائحة الرئيسية». للقيام بذلك، درّب فريقه نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بهم على مجموعة بيانات مكونة من 5000 جزيء عطر عبر فئات مختلفة من الروائح، مثل الأزهار أو الفواكه أو النعناع.

وجد ويلشكو أن الجزيئات قد يكون من الصعب على أجهزة الكمبيوتر تحليلها بسبب هياكلها المعقدة.

وأوضح أن «السبب وراء صعوبة الأمر هو أنه يمكنك تحريك شيء صغير في هذا الجزيء، مثل رابطة واحدة، وتتحول رائحة الجزيء من الورود إلى البيض الفاسد».

ولكن بفضل التقدم في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، تمكن النموذج من التقاط الأنماط في الهياكل المختلفة للجزيئات واستخدام هذه المعرفة للتنبؤ بدقة برائحة الجزيئات الأخرى، وقال: «كان خارقاً في قدرته على التنبؤ برائحة الأشياء».

بناء «أوزمو» من الألف إلى الياء

في حين يمكن تدريب نماذج اللغة الكبيرة، المعروفة باسم روبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي، على البيانات من «الإنترنت بالكامل»، فإن مكتبة رقمية مماثلة للمعلومات حول الروائح لم تكن متاحة بسهولة عندما بدأوا في بناء نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بهم، وفقاً لويلشكو.

وقال: «الشيء الوحيد الذي أدركناه هو أنه لا يمكننا استخدام بيانات أي شخص آخر. لقد أمضينا في الواقع نحو عام في العمل مع شركات في صناعة العطور، كان لديها ما اعتقدوا أنه مجموعات بيانات رائعة، لكن وجدناها ليست كذلك».

وقد دفع ذلك ويلشكو وفريقه إلى بناء «نوع جديد من البيانات»، بحسبه.

لقد حصلوا على آلاف الجزيئات وأوصاف روائحها، وفقاً لخبراء العطور. ثم قاموا بإدخال هذه البيانات في الشبكات العصبية الرسومية (GNNs)، التي تندرج تحت مظلة التعلم الآلي، وتستخدم خوارزميات قوية لاكتشاف وتحليل العلاقات بين نقاط البيانات. في هذه المرحلة من العملية، فكّر في شبكة اجتماعية حيث يمكنك رؤية الأشخاص وكيف يرتبطون بالصداقات.

وقال إن فريقه يمكنه بعد ذلك استخدام الشبكات العصبية الرسومية لمساعدة نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بهم على فهم الذرات والروابط التي تربط بينها، وكيف يحدد هذا الهيكل الجزيئي رائحتها.

وفي النهاية، تريد «Osmo» أن تكون قادرة على استخدام تقنيتها لنقل الروائح عن طريق رقمنة الرائحة في مكان واحد وإعادة إنشاء نسخة دقيقة في مكان آخر، بحسب ويلشكو.

وقال: «هذه هي الطريقة التي تثبت بها لنفسك أن نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك يفهم حقاً رائحة شيء ما، لأنه إذا لم تتمكن من إعادة إنشائه بحيث تكون رائحته مطابقة للرائحة الأصلية، فأنت تخدع نفسك».

ويخطط ويلشكو أيضاً لمواصلة العمل نحو تحقيق هدفه الطويل الأمد، المتمثل في استخدام التكنولوجيا للمساعدة في تحديد الأمراض في وقت مبكر.

وختم بالقول: «سنكون قادرين في النهاية على اكتشاف الأمراض بالرائحة، ونحن في طريقنا لبناء هذه التكنولوجيا. لن يحدث هذا هذا العام، أو في أي وقت قريب، لكننا في طريقنا».