Với trí tuệ nhân tạo (AI), ngôn từ trở thành cửa sổ để nhìn vào thế giới tâm hồn

Mỗi năm, cứ 5 người thì có một người trưởng thành tại Mỹ gặp phải vấn đề về sức khỏe tinh thần, có thể là về thần kinh (bệnh Huntington, Alzheimer, Parkinson...) hoặc tâm trí (trầm cảm hoặc rối loạn tâm thần), và khoảng một nửa số người mắc các chứng rối loạn thần kinh không nhận được biện pháp điều trị nào. Trên toàn cầu, chi phí điều trị rối loạn thần kinh lớn hơn cả chi phí điều trị các căn bệnh tiểu đường, rối loạn hô hấp, và ung thư gộp lại. Chỉ tính riêng tại Mỹ, gánh nặng kinh tế của căn bệnh rối loạn thần kinh đã lên tới hàng nghìn tỷ đô la mỗi năm.

Nếu bộ não là một chiếc hộp đen mà chúng ta không thể hiểu được hết, thì giọng nói chính là chiếc chìa khóa để mở khóa chiếc hộp đen đó. Trong vòng 5 năm tới, những gì được chúng ta nói và viết ra sẽ được sử dụng như là những chỉ số (indicators) của trạng thái sức khỏe tinh thần và thể chất. Những biểu hiện của giọng nói và chữ viết được phân tích bởi các hệ thống biết nhận thức mới sẽ cung cấp những dấu hiệu biết nói về những căn bệnh thần kinh hoặc tinh thần ở giai đoạn đầu, và có thể giúp các bác sĩ, bệnh nhân dự đoán, giám sát và theo dõi những căn bệnh này tốt hơn.

Tại IBM, các nhà khoa học đang sử dụng các bản ghi âm và ghi chép lời thoại từ các cuộc phỏng vấn khảo sát trạng thái tâm thần, kết hợp với các kỹ thuật học máy (machine learning) để phát hiện ra các mô hình trong giọng nói, nhằm giúp các thầy thuốc dự báo và giám sát một cách chính xác tình trạng rối loạn tâm thần, tâm thần phân liệt, điên và trầm cảm. Hiện nay, chỉ cần khoảng 300 từ là các thầy thuốc đã có thể dự đoán xác suất mắc chứng rối loạn tâm thần của một người.

Trong tương lai, những kỹ thuật tương tự có thể được sử dụng để giúp các bệnh nhân mắc bệnh Parkinson, Alzheimer, Huntington, PTSD (rối loạn stress sau sang chấn) và thậm chí là các biểu hiện về hành vi, như bệnh tự kỷ và tăng động-giảm chú ý. Những chiếc máy tính biết nhận thức (cognitive computing) có thể phân tích giọng nói hoặc từ ngữ được viết ra của một bệnh nhân để tìm kiếm những chỉ số “biết nói” từ ngôn ngữ, bao gồm ngữ nghĩa, cú pháp và âm điệu. Việc kết hợp các kết quả của những phép đo này với kết quả của những phép đo từ các thiết bị đeo trên người và các hệ thống hình ảnh (MRI và EEG) có thể vẽ nên một bức tranh hoàn chỉnh về một cá nhân để các chuyên gia y tế xác định, hiểu rõ và chữa trị những căn bệnh tiềm ẩn một cách hiệu quả hơn.

Công nghệ siêu hình ảnh (Hyperimaging) và trí tuệ nhân tạo AI mang lại khả năng nhìn thấu

Hơn 99,9% phổ điện từ là không thể nhìn thấy được bằng mắt thường. Trong vòng 100 năm qua, các nhà khoa học đã phát triển những công cụ có khả năng phát năng lượng và cảm nhận năng lượng ở nhiều bước sóng khác nhau. Hiện nay, chúng ta dựa vào một số công cụ này để chụp hình ảnh y tế của cơ thể chúng ta, nhìn thấy những lỗ sâu trong răng, kiểm tra hành lý tại sân bay hoặc thực hiện hạ cánh một chiếc máy bay trong điều kiện thời tiết sương mù. Tuy nhiên, đó vẫn là những công cụ quá chuyên dụng và đắt đỏ, trong khi chỉ quan sát được những phần nhất định của phổ điện từ.

Trong vòng 5 năm tới, các thiết bị hình ảnh mới sử dụng công nghệ siêu hình ảnh (hyperimaging) và AI sẽ giúp chúng ta quan sát được rộng hơn, ra ngoài phạm vi phổ ánh sáng mà mắt thường có thể nhìn thấy, bằng cách kết hợp nhiều băng sóng trong phổ tần điện từ để bộc lộ những thông tin quý giá hoặc những hiểm họa tiềm ẩn mà lẽ ra có thể không được biết đến hoặc ẩn kín mà chúng ta không nhìn thấy. Điều quan trọng nhất là, những thiết bị này sẽ là những thiết bị cầm tay, với giá cả phải chăng và dễ kiếm, do đó, khả năng nhìn thấu của siêu nhân có thể trở thành một phần trong trải nghiệm hàng ngày của chúng ta.

Khả năng nhìn thấy những thứ vô hình hoặc hiện tượng vật lý khó quan sát xung quanh chúng ta có thể góp phần giúp tài xế và xe ô tô tự lái nắm rõ tình hình đường sá và lưu lượng giao thông.

Được tích hợp trong điện thoại của chúng ta, những công nghệ này có thể chụp ảnh các món ăn và thông báo về hàm lượng dinh dưỡng hay đánh giá xem món ăn đó có đủ an toàn để ăn hay không. Siêu hình ảnh về một loại thuốc hoặc một tấm séc ngân hàng có thể giúp chúng ta phân biệt được giữa sản phẩm thật và giả. Những gì trước đây nằm ngoài phạm vi nhận thức của con người sẽ được cảm nhận bởi con người.

Hiện các nhà khoa học của IBM đang xây dựng một nền tảng siêu hình ảnh nhỏ gọn để "nhìn" được nhiều phần khác nhau của phổ điện từ trên cùng một nền tảng, nhằm hỗ trợ được nhiều thiết bị và ứng dụng thực tế với giá cả phải chăng.

Dùng kính soi macroscope hiểu chi tiết độ phức tạp của mặt đất

Nhờ có Mạng Internet của Vạn vật (Internet of Things), các nguồn dữ liệu mới đang đổ về từ hàng triệu vật thể được kết nối – từ tủ lạnh, bóng đèn và máy điều hòa nhịp tim cho tới những cảm biến từ xa như là máy bay không người lái (drones), camera, vệ tinh và kính viễn vọng. Hiện đã có hơn 6 triệu thiết bị được kết nối đang tạo ra hàng chục exabyte dữ liệu mỗi tháng, với tốc độ tăng tới hơn 30% mỗi năm. Sau khi số hóa thành công thông tin, các giao dịch kinh doanh và các tương tác mạng xã hội, giờ đây chúng ta đang ở trong quá trình số hóa thế giới thực.

Trong vòng 5 năm tới, chúng ta sẽ sử dụng các thuật toán và phần mềm học máy (machine-learning) để tổ chức thông tin về thế giới thực, nhằm đưa những dữ liệu khổng lồ và phức tạp được thu thập bởi hàng tỷ thiết bị vào phạm vi tầm nhìn và hiểu biết. "Kính soi macroscope” khác với những chiếc kính hiển vi thông thường chỉ dùng để nhìn thấy những vật siêu nhỏ, hay những chiếc kính viễn vọng có thể nhìn được rất xa, macroscope là cả một hệ thống phần mềm và thuật toán để kết hợp tất cả những dữ liệu phức tạp của mặt đất lại với nhau và phân tích nhằm tìm ra nội hàm.

Chẳng hạn như, bằng cách tổng hợp, tổ chức và phân tích dữ liệu về thời tiết, điều kiện thổ nhưỡng, mực nước và mối quan hệ giữa chúng với hoạt động tưới tiêu, một thế hệ những người nông dân mới sẽ có những thông tin giúp họ lựa chọn đúng loại cây trồng, địa điểm trồng cấy và cách để thu được một vụ mùa bội thu trong khi vẫn bảo tồn được nguồn tài nguyên nước quý giá.

Năm 2012, IBM Research đã bắt đầu thí điểm mô hình này tại trang trại rượu vang Gallo Winery, tích hợp dữ liệu về hoạt động tưới tiêu, thổ nhưỡng và thời tiết với các hình ảnh vệ tinh và nhiều dữ liệu cảm biến khác để dự đoán mức độ tưới tiêu cần thiết nhằm đạt được sản lượng và chất lượng nho tối ưu. Trong tương lai, các công nghệ macroscope sẽ giúp chúng ta mở rộng mô hình này đến bất cứ nơi đâu trên thế giới.

Vượt ra khỏi hành tinh, các công nghệ macroscope còn có thể lập danh mục và mối tương quan phức tạp của nhiều tầng lớp và khối lượng dữ liệu khác nhau do các kính viễn vọng thu thập, nhằm dự báo các trường hợp va chạm giữa các hành tinh cũng như tìm hiểu thêm về cấu tạo của chúng.

Phòng khám “trên một con chip” thám tử về sức khỏe để theo dõi bệnh tật

Việc phát hiện bệnh sớm là vô cùng quan trọng. Trong phần lớn các trường hợp, bệnh tật càng được phát hiện sớm thì khả năng chữa trị hoặc kiểm soát tốt căn bệnh đó càng cao. Tuy nhiên, những căn bệnh như ung thư hoặc Parkinson có thể rất khó phát hiện, chúng ẩn nấp trong cơ thể của chúng ta trước khi các triệu chứng xuất hiện. Thông tin về hiện trạng sức khỏe của chúng ta có thể được trích xuất từ những phân tử sinh học nhỏ xíu trong những chất lỏng của cơ thể như là nước bọt, nước mắt, nước tiểu và mồ hôi. Các kỹ thuật khoa học hiện tại phải đối mặt với nhiều thách thức trong việc thu thập và phân tích những phân tử sinh học này, với kích thước nhỏ hơn hàng nghìn lần so với đường kính sợi tóc của con người.

Trong vòng 5 năm tới, những phòng khám mới lab-on-a-chip sẽ đóng vai trò của những thám tử sức khỏe dựa trên công nghệ nano: theo dõi những dấu hiệu vô hình trong các chất lỏng của cơ thể và cho phép chúng ta biết ngay lập tức khi cần phải đi bác sĩ. Mục tiêu là thu nhỏ vào trong một con chip silicon tất cả các quy trình cần thiết để phân tích một căn bệnh vốn thường phải được thực hiện trong một phòng xét nghiệm sinh hóa đầy đủ.

Công nghệ lab-on-a-chip có thể được đóng gói trong một thiết bị cầm tay tiện lợi để cho phép con người nhanh chóng và thường xuyên đo các chỉ số sinh học có trong những lượng nhỏ chất lỏng của cơ thể, gửi (stream) thông tin này về môi trường điện toán đám mây một cách dễ dàng từ nhà riêng của họ. Ở đó, nó có thể được kết hợp với dữ liệu từ các thiết bị IoT khác, như máy giám sát giấc ngủ và những chiếc đồng hồ thông minh, rồi được các hệ thống AI phân tích để lấy ra thông tin. Khi được kết hợp lại với nhau, những tập hợp dữ liệu này sẽ cung cấp cho chúng ta những thông tin chi tiết về điều kiện sức khỏe, và cảnh báo chúng ta về những dấu hiệu đầu tiên của sự cố sức khỏe, giúp ngăn chặn bệnh tật trước khi nó tiến triển.

Tại IBM Research, các nhà khoa học đang phát triển công nghệ nano lab-on-a-chip với khả năng phân tách và cô lập những phân tử sinh học có đường kính nhỏ tới 20 nano mét – kích thước của ADN, virus và màng tế bào. Những phân tử này có thể được phân tích để phát hiện sự tồn tại của bệnh tật trước cả khi có các triệu chứng.

Cảm biến thông minh phát hiện sự cố ô nhiễm môi trường với tốc độ ánh sáng

Hầu hết các chất gây ô nhiễm đều vô hình đối với mắt thường của con người, cho tới khi tác động của chúng lớn đến mức không thể bỏ qua được nữa. Ví dụ như khí metal là thành phần chính của khí gas tự nhiên, thường được coi là một nguồn năng lượng sạch. Nhưng nếu khí metal bị rò rỉ vào không khí trước khi được sử dụng, nó có thể làm nóng bầu khí quyển của trái đất. Khí metal được cho là nhân tố có đóng góp lớn thứ hai vào hiện tượng nóng lên toàn cầu, sau khí carbon dioxide (CO2).

Tại Mỹ, khí thải từ các hệ thống dầu khí là nguồn lớn nhất phát thải khí metal công nghiệp vào khí quyển. Cơ quan Bảo vệ Môi trường Mỹ (EPA) ước tính rằng, hơn 9 triệu mét khối khí metal đã bị rò rỉ bởi các hệ thống khí tự nhiên trong năm 2014, nhiều hơn lượng khí nhà kính phát thải bởi tất cả các nhà máy sắt thép, xi măng và nhôm của Mỹ cộng lại.

Trong vòng 5 năm tới, những công nghệ cảm biến mới, có giá cả phải chăng sẽ được triển khai gần những giếng khai thác khí tự nhiên, các cơ sở lưu trữ và dọc theo các đường ống phân phối, cho phép ngành công nghiệp này phát hiện theo thời gian thực những chỗ rò rỉ vô hình theo. Các mạng lưới cảm biến IoT được kết nối không dây với môi trường điện toán đám mây sẽ cung cấp khả năng giám sát liên tục đối với cơ sở hạ tầng khí tự nhiên, cho phép những chỗ rò rỉ được phát hiện trong vòng vài phút thay vì nhiều tuần, qua đó giảm bớt ô nhiễm và lãng phí cũng như khả năng xảy ra những sự cố nghiêm trọng.

Các nhà khoa học tại IBM đang hợp tác với các nhà sản xuất khí tự nhiên như là Southwestern Energy để thí điểm quá trình phát triển một hệ thống giám sát khí metal thông minh trong Mạng quan trắc khí Metal ARPA-E bằng công nghệ sáng tạo trong chương trình cắt giảm (MONITOR).