随着法医领域的发展，更高的精度、速度和灵敏度是处理更复杂证据时需要考虑的一些因素。举一个现实生活中的例子，在一次银行抢劫案中，犯罪分子用笔记下笔记，然后交给出纳员。在这个例子中，行凶者在笔上留下了皮肤细胞，而不是其他人。这就产生了一个复杂的DNA混合物，它来自所有接触过这支笔的人。
另一方面，30年前，法医学家可能会要求银行抢劫犯在笔上留下几滴血来创建DNA档案，而今天只需要几个细胞就可以了。
能够检查包含低浓度DNA或复杂混合物的生物证据，主要是因为使用概率建模方法的计算机软件。这些计算机算法使用复杂的算法来衡量与DNA混合物相关的个体的概率。
然而，尽管有新的解释DNA混合物的方法，仍然存在局限性。这主要是由于混合的总体复杂性和资源(如计算时间、功率和成本)的缺乏。
为了解决这个问题，法医和国家安全科学研究所的研究人员发明了一种用于混合分析的新型混合机器学习技术。该方法将当前计算方法和专家分析的优点与人工智能和数据挖掘的优点相结合。
可能,新混合动力车机器学习与现有方法相比，该方法能够快速、自动地对DNA混合物进行反褶积，精度更高。该软件的优点是对计算和财务资源的最低要求，并导致信息日益丰富和高可信度的结论。
