Сферы деятельности такого технологического гиганта, как IBM, невероятно обширны. Но именно в IBM Research — одной из наиболее влиятельных и крупнейших исследовательских лабораторий, в штате которой насчитывается более 3000 человек в 12 странах присутствия, идет работа над технологиями будущего. И именно о них мы расскажем во втором материале (статью, посвященную исследованиями IBM в сфере квантовых компьютеров, вы можете найти по этой ссылке), посвященном знакомству с деятельностью научно-исследовательской лаборатории IBM в Цюрихе.
Искусственный интеллект возьмет под контроль одно из самых опасных заболеваний в мире
Об опасности сердечно-сосудистых и онкологических болезней, а также о важности их профилактики говорят постоянно, а вот хроническим респираторным заболеваниям практически не уделяют внимания. И речь сейчас идет не о банальной простуде и ОРЗ, а о гораздо более опасных патологиях, таких как хроническая обструктивная болезнь легких (ХОБЛ). По данным Всемирной Организации Здравоохранения (ВОЗ), этим заболеванием на планете страдают более 250 млн. человек. Только в 2015 году недуг унес жизни 3,2 млн. человек, а по прогнозам той же ВОЗ, ХОБЛ станет третьей ведущей причиной смерти во всем мире к 2030 году.
Сегодня в научно-исследовательской лаборатории IBM в Цюрихе проходят тесты приложения с искусственным интеллектом (ИИ), которое сможет слушать кашель пациентов через динамики смартфонов и анализировать собственную флегму (отхаркиваемая слизь), загружая фотографии в мобильное приложение. Доктор Томас Бруншвилер (Thomas Brunschwiler), исследователь IBM, отвечающий за этот проект, сказал, что ИИ предназначен для поиска тенденций и показывает врачам прогресс болезни, собирая большое количество данных, включая тип и частоту кашля, а также цвет мокроты или работу сердца во время тренировки. Пациенты с дополнительными проблемами с сердцем будут отслеживаться с помощью повязки, выполненной в стиле Fitbit, в то время как дыхательный аппарат может измерять их объем легких.
Благодаря этому приложению врачи в скором времени смогут удаленно контролировать пациентов с болезнями легких, так как приложение отслеживает эффективность лечения заболевания вне больницы и может предсказывать возможные ухудшения, предупреждая врача. Медицинские специалисты будут иметь настольный персональный компьютер и получать информацию о пациенте через облачную панель мониторинга, в то время как пациент будет пользоваться приложением, в котором он может самостоятельно просматривать свои данные. Эта технология также позволит пациентам обращаться за консультацией к врачам, обмениваясь данными и фотографиями с ними в режиме реального времени, если они обеспокоены состоянием своего здоровья. «Обычно врачи не успевают посмотреть 10 маркеров для каждого пациента, а наше приложение предоставляет им такую возможность», — добавил Томас Бруншвилер.
Машинное изучение клеточного цикла при диагностике рака
Продолжительность жизни клеток в организме человека значительно разнится. Например, красные кровяные клетки живут в течение четырех месяцев, поскольку от них требуется прохождение трудного пути через кровеносную систему и доставка кислорода к тканям всего тела. Клетки печени обновляются примерно каждые 150 дней, а клетки костной системы регенерируют почти постоянно, но весь процесс занимает до 10 лет. И для каждой здоровой клетки, независимо от того, как долго она живет, существует четко согласованная серия событий, которые приводят к ее разделению и созданию двух идентичных дочерних клеток. Это называется клеточным циклом.
Способность сортировать и идентифицировать эти клетки на основе их цикла является сложной задачей, но, если она будет достигнута, это может помочь ученым определить субпопуляции клеток, которые имеют сходную транскрипцию, уровень экспрессии белка или функциональный маркер, чтобы выявить различия между здоровыми и больными тканями. Эти субпопуляции в сочетании с одноклеточными клиническими данными могут быть использованы для прогнозирования важных клинических характеристик, таких как ответ на конкретное лечение или вероятность рецидива, например, у конкретных типов рака.
Благодаря гранту Швейцарского национального фонда, исследователи IBM Марианна Рапсоманики (Marianna Rapsomaniki) и Мария Родригес Мартинес (María Rodríguez Martínez) приступили к изучению проблемы сортировки клеточных циклов с Сяокан Лунем (Xiaokang Lun) и профессором Берндом Боденмиллером (Bernd Bodenmiller) из Цюрихского Университета, но ответ пришел из маловероятной области — логистики. Это довольно грубая аналогия, но цепочки поставок используют похожую аналитику для оптимизации и сортировки инвентаря и логистики. «В области биологии мы не сортируем посылки на основе почтовых индексов. Биологи хотят сортировать ячейки на основе того, где они находятся на своем жизненном цикле. Но алгоритмы не зависят от того, работаем мы с физической посылкой или биологической сортировкой клеток, поэтому я думаю, что стоит развить эту теорию», — отмечает Марианна Рапсоманики.
В итоге разработчики создали этот контролируемый алгоритм машинного обучения под названием CellCycleTRACER, который классифицирует и сортирует данные одноклеточной масс-цитометрического анализа единичных клеток в соответствии с их клеточным циклом, что позволяет корректировать неоднородность состояния клеточного цикла и объема клетки. Алгоритм реализован в виде простого и интуитивно понятного web-приложения и может применяться к любому набору данных масс-цитометрического анализа. В настоящее время команда разработчиков переносит его в облако, где ученые всего мира смогут бесплатно загружать и анализировать свои наборы данных. Web-приложение позволяет визуализировать различные эксперименты в сфере прогнозирования клеточного цикла. «По сути, это инструмент, который поможет найти иголку в стоге сена. Мы уверены, что он поможет врачам, изучающим гетерогенность клеток раковых опухолей, понять клеточный цикл. CellCycleTRACER также найдет применение в области исследования траекторий различных белков и поможет специалистам понять, как они влияют на клеточный цикл», — считает Мария Родригес Мартинес.
IBM Research и Medgate создают чат-бота для диагностики заболеваний
Уровень проникновения технологий, разрабатываемых в области телемедицины, на европейский рынок сейчас составляет порядка 30%. Прогнозируется, что к 2020 году уровень проникновения дойдет до 50%. Сейчас данное понятие определяется как одно из направлений медицины, основанное на использовании современных коммуникационных технологий для дистанционного оказания медицинской помощи и своевременных консультаций.
Швейцария известна не только своими банками, сырами, шоколадом и часами, но и тем, что сделала ставку на развитие телемедицины. В стране находится ведущая компания в области цифрового здравоохранения с глобальным присутствием Medgate, специализирующаяся на дерматологии, кардиологии и офтальмологии. Считается, что большую роль в успехе технологий в области телемедицины сыграло продвинутое законодательство этой страны. Так, например, подобные услуги лицензируются здесь в упрощенном по сравнению с другими странами порядке. И именно с компанией Medgate лаборатория IBM Research совместно занималась разработкой чат-бота для диагностики заболеваний. Для обучения чат-бота специалисты использовали данные 7,4 млн. консультаций, проведенных специалистами центра телемедицины.
Чат-бот будет беседовать с пациентом при его первичном обращении за медицинской помощью и спрашивать о его самочувствии. Алгоритм построен таким образом, что система будет реагировать на ключевые слова. Если пациент, например, пожалуется на головную боль, то чат-бот спросит, есть ли повышенная температура, насморк и другие симптомы простуды. А если человек обратится с жалобой на боль в колене, то искусственный интеллект в первую очередь попытается выяснить, не было ли травм или операций на коленном суставе. На основе подобных жалоб чат-бот направит пациента к конкретному специалисту, а в тяжелых случаях порекомендует обратиться за экстренной помощью. Благодаря использованию такой разработки специалисты Medgate надеются снизить стоимость медицинских услуг и повысить комфорт пациентов.
Проект Philyra от Symrise и IBM Research — революция в парфюмерии
Создание парфюмерной продукции часто рассматривается как сделанное на заказ искусство. Французы являются лидерами в этом бизнесе, а профессиональные мастера ароматов (часто называемые «носами») десятилетиями перенимают нюансы ремесла у мастеров. Такие гигантские косметические компании, как Coty и Estée Lauder, выписывают огромные чеки легендарным парфюмерным агентствам, в которых работают дотошные химики-парфюмеры, специализирующиеся в таком искусстве, как аромахология. Ведь обоняние — это то чувство, которое обладает самой сильной способностью вызывать воспоминания, влиять на эмоции и настроение. Достаточно лишь вспомнить известный роман Патрика Зюскинда «Парфюмер», и вы поймете, как на человека могут действовать запахи.
Но если с персонажем романа Жаном-Батистом Гренуйем и его маниакальными побуждениями все более или менее понятно, то деятельность лаборатории IBM Research в области парфюмерии вызывает массу вопросов.
IBM Research и компания Symrise (один из крупнейших мировых производителей и поставщиков пищевых ароматизаторов, а также парфюмерных отдушек, активных добавок и компонентов для косметики и прочих функциональных ингредиентов, в список клиентов которой входят Estée Lauder, Avon, Coty и Donna Karan), объединили свои усилия над проектом Philyra, призванным создавать новые ароматы с помощью искусственного интеллекта. Philyra использует машинное обучение, чтобы просеять тысячи ингредиентов, формул и отраслевых тенденций, и в итоге получить то, что можно назвать уникальными комбинациями. Такой метод помогает находить потенциальные пробелы на рынке и наполнять его новыми ароматами, потому что искусственный интеллект учитывает массу нюансов, начиная с поисков альтернативного сырья и определения дозировки на основе моделей использования человеком, заканчивая тем, как люди будут склонны реагировать на новый запах по сравнению с существующими ароматами.
С помощью проекта Philyra уже были созданы два новых аромата для второго по величине магазина косметики и парфюмерии О-Boticário в Бразилии. Основная цель заключалась в покорении поколения «миллениалов», поэтому Philyra сравнила формулы с ароматами, популярными в этой стране среди заданного возрастного диапазона и создала два эксклюзивных запаха. «Первый напоминает ароматы экзотической кухни. Я «учуял» семена пажитника, зеленые стручки кардамона, морковные семена. И все это «обернуто» молочной маслянистой базой. Второй — фруктовый цветочный аромат, нацеленный на девушек. Он пахнет чаем османтус, личи и пачули. Я бы назвал этот аромат невинным, сияющим и шипучим», — рассказывает старший парфюмер компании Symrise Дэвид Апель (David Apel).
Специалист Symrise отмечает, что оба аромата получили положительные отзывы фокус-групп. Кроме того, они «обогнали» даже популярные среди бразильских «миллениалов» духи. «Парфюмерия — это древнее искусство. Оно медленно движется в истории и может казаться неизменным на протяжении веков. Но есть моменты исторического значения, на которые нельзя не обращать внимание, — говорит Дэвид Апель. — Последняя грандиозная революция в нашей сфере произошла в конце XIX века, с введения синтетического ароматического сырья в парфюмерный поддон. И это событие по-прежнему является движущей силой при создании большинства величайших запахов сегодняшнего дня. Искусственный интеллект — это очередной рубеж инноваций и открытий в парфюмерии. Наблюдать за его развитием и помогать руководить им — это привилегия и самая важная веха в моей карьере».
***
Сегодня в лабораториях IBM Research ведутся исследования во многих сферах, порой, даже не затрагивающих IT. Сюда входят физика, химия, био- и нанотехнологии, математика, искусственный интеллект и т.д. Мы захватили лишь верхушку айсберга и уверены, что поводов для того, чтобы рассказать об очередном изобретении IBM, будет предостаточно. Недаром же эта компания является лидером по числу поданных патентов в США уже 26 лет подряд.
Герман Звончук (Цюрих)
