新的人工智能工具可以利用你身体上的微生物来追踪你的位置
科学家们开发了一种人工智能工具，能够利用某人在旅行中收集的微生物样本来精确定位某人最近的位置。这一突破发表在杂志上，基因组生物学和进化，使科学家能够识别某人最近是否去过海滩、在附近的火车站下车或在公园散步。研究人员发现，微生物就像微观指纹一样，就像人类群体一样，微生物群落显示出地理痕迹，这促使了人工智能工具的开发。
与使用 GPS 的传统导航系统不同，瑞典隆德大学的研究人员开发了一种微生物组地理种群结构 (mGPS)，它使用突破性的人工智能技术，通过识别与该区域相关的微生物组来定位人们可能访问过的环境。微生物组一词用于描述特定环境中的所有微生物（细菌、真菌、藻类）。
该研究的合著者、隆德大学研究员 Eran Elhaik 表示：“与人类 DNA 不同，当我们接触不同的环境时，人类微生物组会不断发生变化。”阿特拉斯。
“通过追踪微生物最近去过的地方，我们可以了解疾病的传播，识别潜在的感染源并定位微生物耐药性的出现。这种追踪还提供了可用于刑事调查的法医钥匙。”
AI是如何训练的？
研究人员将来自不同环境的大量微生物组数据输入其人工智能模型。训练中使用了从 53 个城市的地铁和城市环境中收集的微生物基因组、来自 18 个国家的 237 个土壤样本以及来自 9 个水体的 131 个海洋样本。
Elhaik 说：“我们分析了来自城市环境、土壤和海洋生态系统的微生物组样本的大量数据集，并训练了人工智能模型来识别这些指纹的独特比例，并将它们与地理坐标联系起来。”“结果证明是一个非常强大的工具，可以以令人印象深刻的精度查明微生物组样本的来源位点。”
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AI表现如何？
根据研究，mGPS 成功地定位了 92% 的城市样本的城市源。为了进一步挑战系统的准确性，它接受了来自纽约、香港和伦敦这三个采样最广泛的城市的数据的训练。在香港，mGPS 能够区分两个地铁站。在纽约市，信息亭与扶手相距仅 564 英尺，相距不到一米。
然而，在伦敦，准确性受到了影响，因为只有一半的样本被正确分配到其地理集群。伦敦地铁站的不整洁状况被描述为效率低下的原因。
研究人员补充说，这项创新在医学、流行病学和法医学领域开辟了新的可能性，但在收集时添加微生物组数据只会进一步改进该工具。
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