預測3

繪制微生物組基因圖譜

保護我們免受食品中的有害細菌

微生物與人類一直共處并無處不在，其中有些對人體無害，有些則不然，如何來辨別它們，并利用它們來為人類服務，要實現這一點，必須先了解它們與人類健康的關系。

據統計，全球每年因誤食受過污染的食物而生病的人數多達6億，目前，專業的食品檢測還需要特別復雜的流程和步驟，傳統測試要花費數天時間，而且只能證明某一種致病細菌是否存在，因此IBM的科研人員正在研究一種新的更具預測性的方法來進行食物檢測，希望可以幫助人類更加迅速的、更加清晰地去了解食物里是否含有病原體。

利用DNA和RNA測序技術，研究人員也許不久便能掌握各食品生產地和運輸地的微生物情況，這些分析結果可以用來探測微生物群中是否存在異常，如某份豬肉香腸樣本中突然出現了一種意料之外的致病細菌、或者微生物群的整體構成發生了變化等等。

研究人員可以隨時利用基因測試在食品的生產和流通的環節去描繪生物組，再通過微生物龐大的參考數據庫得到模型，在很短的時間內去分析食物里是否存在對人類有害的微生物。IBM建立了超過500TB的食物復雜微生物群的參考數據庫，它包含過去20年里人類發現的所有微生物基因數據，因此，憑借TB級的龐大的基因數據，我們可以很有效區分有害與無害的微生物，同時IBM的科學家還開發了專門輔助微生物研究的云服務，可以有效的開放給各個領域的科學家進行研究合作。

預測4

餐盤偵探

人工智能傳感器探測病原體

在接下來五年之內，全世界的農民、食品加工商、零售商、以及在家做飯的人，都能不費吹灰之力地查出食物中是否存在危險污染物，食品的檢測將不再需要幾天，而是幾秒即可完成。

所有的物品和物質都有自己獨特的光學圖案，借助光譜儀識別光學圖案，便能知悉這些物質，但光譜儀非常龐大而且昂貴，無法被日常使用，IBM開發了一款功能強大、小巧便攜的光學分析儀，可以與手機攝像頭配合使用，與此同時，通過訓練AI，我們能夠得知所呈現的物質的材料或成分。

這項技術可以大幅減少例如大腸桿菌爆發的食品安全事件，還有一個重要因素是，實驗室測驗成本高、效率低，最多要48小時才能出結果，要想保護自己不受食品中的病原體傷害，我們可能沒有那么多時間，這些便攜式細菌傳感器能夠大幅提高病原體檢測的速度，將檢測時間從幾天減少到幾秒。這樣一來，食品鏈上的各位參與方都能隨時檢測出食物中是否存在有害的大腸桿菌或沙門氏菌，將大規模爆發扼殺在搖籃里。

試想一下，未來五年，就餐前那期手機拍攝美食可能不再是為了分享，而是通過手機中接入的AI傳感器檢測食物的安全，人人可以操作，既然能與手機相結合，更多的AI傳感器應用場景將被不斷解鎖，并從口入的幾率將大大降低。

據IBM T．J．Watson研究中心工程師閔紅介紹，AI傳感器還有多種用途，例如遏制偽制品，全世界每年偽制品造成的經濟損失達6000多億美元，利用AI傳感器與區塊鏈結合，可以提供在每個環節的可靠性認證，在結合AI傳感器抓取的原生的物理指紋，就可以在供應鏈、物流等各個環節保證各個環節驗證物品的真偽。