近日，佐治亚大学食品安全中心的助理教授邓翔宇博士利用机器学习的方式，让 AI 学习了 1400 多种鼠伤寒沙门氏菌的基因组序列，并通过随机森林分类的方法辨别不同沙门氏菌的基因特性。研究结果表明，AI 的学习效果非常好，对于沙门氏菌来源的辨别准确率达到了 87.5%。研究人员给出了美国过去 20 年间八次沙门氏菌病疫情的细菌样本，AI 成功地识别了其中七次的细菌源头。同时，AI 辨别禽类和猪来源沙门氏菌的能力要更优秀一些。而唯一失手的一次则是因为那次导致疫情的沙门氏菌同时存在于多种哺乳动物中，迷惑了 AI。据悉，这项研究成果发表在了最近一期的《Emerging Infectious Diseases》期刊中。