Innovation d’un outil d’intelligence artificielle pour localiser grâce aux micro-organismes

Des chercheurs de l’université de Lund, en Suède, ont mis au point un outil d’intelligence artificielle révolutionnaire capable de déterminer la dernière localisation d’une personne en analysant les micro-organismes rencontrés au cours de ses déplacements.

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Cet outil peut également identifier si une personne a visité des environnements spécifiques tels que des plages, des gares ou des parcs. Contrairement aux systèmes GPS traditionnels, cette technologie repose sur les empreintes microbiennes uniques à chaque lieu géographique.

Empreintes uniques

Chaque emplacement géographique abrite des communautés microbiennes distinctes, permettant ainsi aux chercheurs d’associer le microbiome d’une personne à des endroits précis. Contrairement au GPS classique, qui s’appuie sur les signaux satellites, ce système basé sur l’intelligence artificielle utilise les signatures microbiennes propres à différentes régions pour déterminer les lieux visités.

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Pour développer cette technologie, les chercheurs ont entraîné le modèle d’intelligence artificielle avec une vaste base de données comprenant des échantillons de microbiomes provenant de diverses régions du monde. Cela inclut 53 villes, 237 échantillons de sol collectés dans 18 pays et 131 microbiomes marins issus de 9 masses d’eau distinctes.

En étudiant ces échantillons, le modèle d’intelligence artificielle a appris à différencier les empreintes microbiennes variées et à les associer à des coordonnées géographiques spécifiques.

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Une précision remarquable

L’outil a pu identifier avec précision la ville d’origine de 92 % des échantillons urbains analysés. Lors d’un test, il a réussi à distinguer deux stations de métro à Hong Kong distantes de seulement 300 mètres. Il a également différencié des surfaces dans les stations de métro de New York, en distinguant un magasin de rue d’un poteau électrique situé à moins d’un mètre.

Avec l’ajout de nouvelles données microbiennes, la précision du modèle devrait encore s’améliorer, ouvrant la voie à de nombreuses applications dans des environnements réels.

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Cette technologie pourrait être particulièrement utile dans des domaines comme la médecine légale, pour les enquêtes criminelles, ainsi que dans des champs variés comme la médecine, l’épidémiologie, le suivi des épidémies et l’identification des sources de résistance microbienne.

Globalement, cette technologie représente une avancée majeure dans la compréhension de la géographie microbienne et offre de nouvelles perspectives sur les interactions entre l’homme et son environnement.

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