🎧 ИИ учат определять опасных комаров по звуку

Малярия, денге и лихорадка Зика ежегодно поражают сотни миллионов людей и убивают сотни тысяч. Вакцины для профилактики доступны далеко не везде, поэтому главный способ борьбы с эпидемиями — контроль популяции комаров-переносчиков. Для людей опасны только определенные виды комаров. Чтобы отслеживать их распространение, эпидемиологи расставляют ловушки, собирают насекомых и вручную определяют вид особи под микроскопом. Это дорого и медленно, поэтому ученые предлагают альтернативу: распознавать виды по писку. 💡 Такие системы уже существуют и достигают точности до 99%, но только в лаборатории. В реальных условиях мешают фоновые шумы, и точность падает: лучшие модели добиваются около 80%. Кроме того, частоты разных видов пересекаются, и алгоритмы их путают. Исследователи из Венгрии записали звуки полета 475 комаров 15 видов и показали, что на частоту влияют не только вид, но также пол, размер, температура и даже время суток. Например, самки машут крыльями медленнее самцов, а при повышении температуры частота растет, но у разных видов по-разному. Ученые считают, что если учитывать эти факторы для обучения ИИ, точность можно повысить. ❗️ Такие системы могут работать как сеть датчиков в зонах риска, которые будут записывать все внешние шумы и выявлять перемещение опасных видов. Это позволит отслеживать направления распространения заболевания, готовиться и быстрее реагировать на вспышки болезней. 👋 Подпишитесь на Hi, AI!