科学家们开发了一种人工智能工具，能够使用他们在旅行中收集的微生物样本来确定某人最近的位置。这一突破发表在《基因组生物学与进化》杂志上，使科学家们能够确定是否有人最近去过海滩、在附近的火车站下车或在公园散步。研究人员发现，微生物的行为就像微观指纹，就像人类群体一样，微生物群落也显示出地理痕迹，这促使了人工智能工具的发展。
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），该结构使用突破性的人工智能技术，通过识别与该地区相关的微生物组来定位人们可能去过的环境。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）。隆德大学研究员、该研究的合著者Eran Elhaik告诉《阿特拉斯》杂志：“与人类DNA相反，当我们接触到不同的环境时，人类微生物组会不断变化。”。
“通过追踪你的微生物最近在哪里，我们可以了解疾病的传播，确定潜在的感染源，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。”人工智能是如何训练的？研究人员将来自不同环境的大量微生物组数据输入到其人工智能模型中。培训使用了从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个土壤样本和来自9个水体的131个海洋样本。
“我们分析了来自城市环境、土壤和海洋生态系统的大量微生物组样本数据集，并训练了一个人工智能模型来识别这些指纹的独特比例，并将其与地理坐标联系起来，”Elhaik说。“结果证明，这是一个非常强大的工具，可以以令人印象深刻的精度精确定位微生物组样本的来源。”另请阅读| Anthropic的新AI工具分析您的屏幕并代表您行事
AI的表现如何？根据这项研究，mGPS成功地确定了92%城市样本的城市来源。
为了进一步挑战该系统的准确性，对纽约、香港和伦敦这三个采样最广泛的城市的数据进行了训练。在香港，mGPS能够区分两个地铁站。在纽约市，它将售货亭与扶手区分开来，相距不到一米。然而，在伦敦，准确性受到了打击，因为只有一半的样本被正确地分配到了他们的地理集群。伦敦地铁站的杂乱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，但在收集微生物组数据时添加这些数据只会进一步改进该工具。