Ученый разработал устройство, определяющее малярийных комаров по жужжанию

Доцент индийского Университета Вуллонгонга Киран Триведи разработал портативное устройство на основе технологии Tiny Machine Learning (TinyML), способное идентифицировать комаров-переносчиков заболеваний по акустическому отпечатку взмахов крыльев.

Система распознает три наиболее опасных вида — Aedes, Anopheles и Culex — за считанные секунды без подключения к интернету, используя недорогой микроконтроллер Arduino со встроенным микрофоном и дисплеем. Точность классификации достигает 88,3%, что, по словам разработчика, является хорошим показателем для аудиоанализа и может быть улучшена с более качественными микрофонами. Устройство уже продемонстрировано на Глобальном саммите ООН по использованию ИИ во благо в Женеве.

Традиционные методы мониторинга переносчиков требуют сбора проб воды из мест размножения, выращивания личинок и их микроскопического анализа в лаборатории — процесс занимает дни и недоступен в отдаленных регионах. TinyML-детектор обходит эти ограничения: каждый вид комаров создает уникальный звуковой профиль, который модель машинного обучения, обученная на общедоступных записях, распознает в реальном времени.

Устройство работает на маломощном чипе, что исключает затраты на облачные сервисы и решает проблемы конфиденциальности.

Всемирная организация здравоохранения называет комара самым смертоносным животным в мире: ежегодно они вызывают сотни тысяч смертей от малярии, денге и других болезней. Наибольший ущерб приходится на развивающиеся страны и труднодоступные районы без лабораторной инфраструктуры.

Триведи хочет объединить такие датчики в единую сеть, они будут круглосуточно «сканировать» комаров и показывать их скопления на карте в реальном времени. Эпидемиологи перестанут гадать, где ждать вспышки, — они увидят ее зарождение. Звучит как фантастика, но первые шаги сделаны еще в 2021-м, и, судя по энтузиазму авторов, проект явно не застрял в архиве.

Читайте также нашу статью о том, как в США создали невидимый дрон.