AI nghe tiếng toilet đoán chính xác người bị tiêu chảy

Theo tạp chí New Scientist ngày 6-12, nhà nghiên cứu Maia Gatlin tại Viện Công nghệ Georgia (Mỹ) và các đồng nghiệp của bà đã thu thập 350 bản ghi âm thanh trong nhà vệ sinh từ YouTube và cơ sở dữ liệu âm thanh Soundsnap, ghi lại các hoạt động đại tiện, tiểu tiện, tiêu chảy, và đầy hơi.

Sau đó các nhà nghiên cứu sử dụng 70% bản ghi âm để huấn luyện AI nhận ra sự khác biệt có thể nghe được giữa bốn loại bài tiết. Một khi họ xác nhận được AI có thể thực hiện điều này một cách nhất quán với 10% dữ liệu khác, họ đã kiểm tra hiệu suất của AI bằng cách sử dụng 20% bản ghi âm còn lại.

Điều này tiết lộ rằng AI có thể phân loại chính xác giữa tình trạng tiêu chảy hoặc không tiêu chảy với độ chính xác 98% nếu tiếng ồn xung quanh (chẳng hạn tiếng người nói) được lọc ra, và với độ chính xác 96% nếu tiếng ồn xung quanh được giữ nguyên.

Các nhà nghiên cứu đã tạo ra một thiết bị có thể được gắn trong nhà vệ sinh. Một micro sẽ thu tiếng ồn từ việc sử dụng nhà vệ sinh và ghi lại trên bộ vi xử lý trong hộp "Diarrhea Detector" (Máy phát hiện tiêu chảy) gần đó có mô hình AI học máy. Tín hiệu được xử lý và đánh giá trước khi được phân loại là tiêu chảy hay không.

Bà Gatlin cho biết sử dụng phương pháp này để theo dõi sự bùng phát của các bệnh như dịch tả sẽ đòi hỏi việc đặt micro cạnh nhà vệ sinh công cộng và cung cấp dữ liệu cho AI.

Tuy nhiên, âm thanh của các hoạt động bài tiết cũng phụ thuộc vào loại nhà vệ sinh được sử dụng. Bà Gatlin nói: "Nhiều khu vực nơi dịch tả hoành hành lại không có các loại nhà vệ sinh giống như ở Mỹ hoặc Anh. Do đó chúng ta cần phát triển một AI dành cho âm thanh phát ra từ các loại nhà vệ sinh khác nhau".