- 13,850
- 20
- 8 Ноя 2022
Новый способ отследить путь человека с удивительной точностью.
Шведские исследователи разработали ИИ, способный определить маршрут человека по бактериям, которые он собрал во время своих перемещений.
Каждый день мы невольно собираем на себе множество микроорганизмов из окружающей среды. В отличие от человеческой ДНК, которая остается неизменной, наш микробиом постоянно меняется при контакте с различными поверхностями и средами.
Принцип работы системы, Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся (Microbiome Geographic Population Structure), схож с традиционными методами криминалистики, где для связи человека с определенным местом, предметом или событием используются волосы, волокна, следы пороха и образцы почвы.
Руководитель исследования Эран Элхаик объясняет, что бактериальная навигация поможет не только раскрывать преступления, но и отслеживать распространение болезней, находить источники инфекций и локализовать появление устойчивых к антибиотикам микроорганизмов.
Для создания технологии исследователи обработали огромные наборы данных. В работу пошли образцы микробиома из городской среды, почвы и морских экосистем. На их основе нейросеть обучили распознавать уникальные пропорции микробных отпечатков и связывать их с географическими координатами.
Если быть точнее, был проанализирован датасет из 4135 образцов Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся – коллекции геномов микробов, собранных в метро и городских пространствах 53 городов. Дополнительно - 237 образцов почвы из 18 стран и 131 морской образец из девяти водоемов.
Первые испытания впечатлили исследователей: алгоритм безошибочно определил города, откуда поступили 92% образцов. Чтобы проверить, не влияет ли на результат количество данных, ученые провели отдельный тест на 31 городе, где собрали менее 100 проб. Точность практически не снизилась, достигнув 87%.
Затем команда сфокусировалась на трех мегаполисах, где накопили больше всего информации: Нью-Йорке, Гонконге и Лондоне. И здесь результаты не разочаровали: Гонконге технология различала пробы с двух станций метро на расстоянии всего 172 метров друг от друга.
В Нью-Йорке точность оказалась еще выше – инструмент различил микробиомы киоска и поручня, находящихся на расстоянии менее метра. С Лондоном вышло чуть сложнее: локация была названа верно только для половины образцов. Ученые объясняют это состоянием местного метро. Образцы собирали до пандемии COVID-19, и станции британской столицы оказались значительно грязнее, чем "безупречно чистые" станции Гонконга.
По словам создателей, точность системы будет расти по мере добавления новых данных о микробиоме. Сейчас команда намерена расширить исследование: если раньше образцы собирали только в метро и на улицах, то теперь планируют создать подробные бактериальные профили для всех типов городских пространств — от парков до торговых центров.
Шведские исследователи разработали ИИ, способный определить маршрут человека по бактериям, которые он собрал во время своих перемещений.
Каждый день мы невольно собираем на себе множество микроорганизмов из окружающей среды. В отличие от человеческой ДНК, которая остается неизменной, наш микробиом постоянно меняется при контакте с различными поверхностями и средами.
Принцип работы системы, Для просмотра ссылки Войди
Руководитель исследования Эран Элхаик объясняет, что бактериальная навигация поможет не только раскрывать преступления, но и отслеживать распространение болезней, находить источники инфекций и локализовать появление устойчивых к антибиотикам микроорганизмов.
Для создания технологии исследователи обработали огромные наборы данных. В работу пошли образцы микробиома из городской среды, почвы и морских экосистем. На их основе нейросеть обучили распознавать уникальные пропорции микробных отпечатков и связывать их с географическими координатами.
Если быть точнее, был проанализирован датасет из 4135 образцов Для просмотра ссылки Войди
Первые испытания впечатлили исследователей: алгоритм безошибочно определил города, откуда поступили 92% образцов. Чтобы проверить, не влияет ли на результат количество данных, ученые провели отдельный тест на 31 городе, где собрали менее 100 проб. Точность практически не снизилась, достигнув 87%.
Затем команда сфокусировалась на трех мегаполисах, где накопили больше всего информации: Нью-Йорке, Гонконге и Лондоне. И здесь результаты не разочаровали: Гонконге технология различала пробы с двух станций метро на расстоянии всего 172 метров друг от друга.
В Нью-Йорке точность оказалась еще выше – инструмент различил микробиомы киоска и поручня, находящихся на расстоянии менее метра. С Лондоном вышло чуть сложнее: локация была названа верно только для половины образцов. Ученые объясняют это состоянием местного метро. Образцы собирали до пандемии COVID-19, и станции британской столицы оказались значительно грязнее, чем "безупречно чистые" станции Гонконга.
По словам создателей, точность системы будет расти по мере добавления новых данных о микробиоме. Сейчас команда намерена расширить исследование: если раньше образцы собирали только в метро и на улицах, то теперь планируют создать подробные бактериальные профили для всех типов городских пространств — от парков до торговых центров.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
