Deteksi Bau Berbasis AI: Teknologi Aryballe Merevolusi Bisnis & Rantai Pasok
Komputer saat ini memiliki setara dengan mata, telinga, mulut, dan anggota badan manusia. Mengapa tidak hidung juga?
Jika itu informasi, itu dapat didigitalkan. Dan bau tidak terkecuali. Aryballe adalah perusahaan perangkat lunak Prancis yang menggunakan kecerdasan buatan dan machine learning untuk meniru indera bau manusia. Implikasi untuk bisnis secara umum, dan rantai pasok secara khusus, sangat menarik.
Teknologi Aryballe adalah aspek dari biomimetika, yang menciptakan sistem yang diprakarsai berdasarkan cara tubuh manusia bekerja. Dalam hal analisis bau, perangkat lunak menggunakan 64 biosensor yang terdiri dari peptida — rantai pendek asam amino — yang mendeteksi dan mengklasifikasi gas yang ada dalam aroma.
Setiap bau memiliki tanda tangan unik, meskipun beberapa kelas, seperti rumput dan pohon, berkaitan erat. Aplikasi Aryballe tidak selalu harus sensitif seperti itu — itu dirancang untuk mendeteksi bau yang dipilih oleh pelanggan, yang berasal dari industri seperti makanan dan minuman, bumbu, parfum, dan otomotif. (Dalam kategori terakhir, produsen mobil bekerja untuk menciptakan bau yang unik untuk merek mereka, yang pada gilirannya disesuaikan dengan preferensi pasar dan wilayah tertentu di dunia.)
Teknologi olfaksi digital berasal dari laboratorium di Grenoble, Prancis, di mana peneliti yang dibiayai pemerintah menggabungkan keahlian dalam biokimia dan semikonduktor untuk meniru indera bau manusia, menurut Terri Jordan, executive vice president of global business development dengan Aryballe. Awalnya, upaya ditargetkan pada industri bumbu dan parfum, namun segera meluas untuk mencakup berbagai bisnis untuk yang bau adalah faktor penting.
Teknologi tidak dapat membuat penilaian tentang bau “baik” dan “buruk” itu sendiri; itu hanya dapat mengidentifikasinya berdasarkan kriteria yang ditetapkan oleh pelanggan. Pada saat yang sama, itu dirancang untuk belajar tentang preferensi manusia, baik untuk mendeteksi bau yang menyenangkan dan yang membuat sebagian besar orang mencabut, kata Jordan.
Sementara “rasa” pelanggan terhadap bau adalah penggerak yang jelas di balik teknologi, itu menemukan aplikasi yang lebih dalam di dunia bisnis-ke-bisnis, terutama dalam rantai pasok. Jordan menyebutkan contoh pemasok vanila, untuk yang Aryballe dapat membedakan antara jenis bahan baku, termasuk produk alami dan sintetik. (Ketika berkaitan dengan vanila, setiap manusia yang telah mencium yang pertama dapat mengakui perbedaannya.) Dalam prosesnya, itu dapat membantu produsen menentukan mana yang merupakan pengganti yang dapat diterima ketika garis pasokan biasa terganggu.
Langkah-langkah kontrol kualitas tradisional untuk vanila telah mencakup penggunaan spektrofotometri UV dan kromatografi gas. Namun Aryballe mengatakan metode tersebut melibatkan peralatan yang mahal, besar, dan kurang sensitif. Mereka tidak selalu dapat mendeteksi variasi kecil yang dapat terjadi antara partai vanilin, ekstrak dari biji vanila.
Deteksi bau di rak toko sama pentingnya. Rantai toko swasta di Eropa menggunakan teknologi untuk menilai kesegaran produk, kemampuan yang sangat berharga saat ini, saat pandemi coronavirus telah secara tajam mengurangi jumlah karyawan yang tersedia untuk melakukan tugas tersebut.
Sistem otomatis dapat sensitif yang mengejutkan; itu dapat mendeteksi perbedaan antara genotipe melon yang masih di tali, kata Jordan. Namun, itu tidak bisa bersaing dengan hidung manusia, terutama para ahli yang terlatih di bidang seperti pertanian, anggur dan minuman keras. “Hidung manusia memiliki ratusan sensor ini,” kata Jordan. “Kami memiliki puluhan.”
Teknologi cukup baik, namun, untuk memenuhi kebutuhan banyak rantai pasok untuk yang bau, baik dan buruk, adalah perhatian kritis. Dan kemungkinan akan menjadi lebih efektif seiring waktu. Jordan mengatakan Aryballe masih dalam mode startup, dengan rencana untuk memasang penerapan skala besar berbasis cloud pertamanya pada Januari. “Kami akan menggandakan jumlah karyawan di seluruh posisi engineering dan produk, tetapi kami baru saja datang ke pasar dengan produk solid-state kami,” katanya.
Jordan mengharapkan perusahaan akan membuat “langkah berkelanjutan” dalam ilmu melalui kombinasi peptida paten dan kemajuan dalam machine learning. Dia melihat peluang di masa depan di bidang kesehatan, dengan kemampuan untuk mendiagnosis penyakit berdasarkan sampel napas manusia.
“Hari ini, ada aplikasi padat di industri inti,” kata Jordan, “tetapi kami baru saja mulai melihat kekuatan teknologi ini.”
