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    在实验室的DNA合成过程中，合成机器发出的细微噪音可以被记录下来。

    这些被捕获的声音可用于逆向工程中，成为制药、农业等生物工程领域中有价值的基因材料。

    因为突破太过惊人，小组负责人Sina  Faezi直接和他进行了沟通。

    毕竟现在的智能手机等记录设备很普及，使得窃听的问题更加普遍。

    一些生物实验室在墙上安装了声学传感器，越来越多的人也开始采用谷歌的Alexa或小智音箱等工具，这些都存在被窃听的可能。

    任何一台工作的机器都会留下某种形式的痕迹，比如物理残留物、电磁辐射、噪音等等。

    这些痕迹的信息量是巨大的，产生的声音、辐射差异非常小，人们无法区分，但通过精密的功能设计和在实验室编写的机器学习算法，能够确定这些差异。

    根据Sina  Faezi的实验，通过侧通道攻击，他们可以以95%的准确率预测DNA序列中的每个碱基，并且能够重建短序列，这个准确率在人工智能的帮助下，还有进一步提升的空间。

    这就意味着什么，只要想一想就知道。

    在未来某一天，万物互联的大时代，几乎所有机器操作都可以被监控，所有的实验被能被还原。

    听完Sina  Faezi的介绍，赵子明心中也不禁升起了“天下英雄不可小觑”的想法。

    要知道Sina  Faezi的研究，几乎没用到公司的人工智能技术，完全是常规操作，在这种情况下，率领团队，攻坚克难，实现逆天突破。

    可以说，Sina  Faezi个人的能力绝对是出类拔萃的。

    Sina  Faezi，三十五岁，之前是加州大学河滨分校计算机科学与工程副教授，受数字集团的高薪诱惑，不远万里来到国内，和肯博士一样，是整个公司为数不多的外籍科学家。

    论起科研能力，Sina  Faezi在整个数字集团都是首屈一指的，能独立领导一个项目组就是明证。

    要知道，公司的白色细胞实验室，每个项目组都是国内外一流的水平，投入巨大，设备齐全，虽然暂时没什么成果，但是潜力巨大。

    “先生们，女士们，欢迎大家……”

    慈善晚宴正式开始。


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