AI鉴别环境中分离出的菌（如细菌、真菌等）通常结合图像分析、基因序列比对、质谱数据处理等多种技术手段。
关键词：AI、菌落图像的识别、基因测序、16S rRNA。
01 基于菌落图像的识别（计算机视觉）
在培养皿中培养微生物后，通过高分辨率相机拍摄菌落图像。使用卷积神经网络（CNN）对菌落的形状、颜色、边缘、纹理、大小等特征进行分类。如Google 的 AI 研究团队曾开发用于识别尿液培养皿中致病菌的深度学习系统，准确率接近临床微生物学家水平。
02 基于基因测序数据的识别（生物信息学 + AI）
常用技术：16S rRNA（细菌）或 ITS（真菌）扩增子测序、宏基因组测序。将测序得到的DNA片段与参考数据库（如 SILVA、Greengenes、NCBI）比对。利用深度学习模型（如 LSTM、Transformer）直接从原始序列预测物种分类。
03 通过基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱（MALDI-TOF MS）获取微生物的蛋白质指纹图谱。
使用机器学习（如 SVM、随机森林）或深度学习对质谱峰模式进行分类。模型训练依赖于已知菌株的质谱数据库。
结合图像、基因、质谱、生长曲线等多源数据，利用多模态深度学习模型提升识别准确率。