澳媒：AI探测器助力识别“毒”蚊子
澳大利亚伍伦贡大学研发出一款基于AI的微型声学监测设备，通过分析蚊虫振翅声纹，可快速识别伊蚊、按蚊和库蚊等致病蚊种，准确率达88%。该设备无需联网，成本低廉，适合偏远地区使用，有助于提升蚊媒传染病的前置防控能力。
来源：环球时报
蚊子嗡嗡叫，听起来烦人，但你可能不知道，不同蚊子的振翅声其实藏着各自的“身份证”。最近，澳大利亚伍伦贡大学的研究人员搞出了一款小巧又便宜的智能监测设备，只要捕捉到蚊子的振翅声响，就能快速判断它是不是带病的“坏蚊子”。这项技术有望帮卫生部门更高效地监测携带病原体的蚊虫，尤其是在那些基础设施薄弱、做不了实验室检测的偏远地区，价值尤为突出。
这款设备由基兰·特里维迪博士带队研发，前不久在日内瓦举办的联合国人工智能向善全球峰会上亮过相。它借助人工智能，能精准识别全球危害最严重的三种致病蚊种：伊蚊、按蚊和库蚊。这些家伙正是登革热、疟疾、西尼罗河病毒等重大传染病的传播主力，每年让全球数百万人遭罪。
世界卫生组织的数据显示，蚊子每年导致数十万人死亡，其中发展中国家受影响最重。这些地区往往缺乏专业实验室，没法做进一步检测。传统的蚊虫监测流程是什么样呢？工作人员得去蚊虫产卵地捞孑孓样本，再统一运回实验室，靠专业人员用显微镜一个个分辨蚊种。这个方法虽然准，但耗时耗力，还依赖专业人才，想大规模、常态化监测几乎不可能。而基兰·特里维迪博士的AI探测器提供了一种更高效的方案——不同蚊子的振翅频率有细微差别，形成独一无二的“声纹”。设备只需分析几秒钟的振翅声，就能快速区分蚊种。
有意思的是，这款设备跟市面上大多数依赖高性能计算机或互联网的AI系统不一样。它创新性地搭载了微型机器学习技术，AI模型直接在设备内置的小型低功耗芯片上就能独立运行，根本不需要联网、云计算平台或者昂贵的配套设备。换句话说，在乡村和偏远地区也能轻松用起来。设备的核心是一块基于Arduino平台的微型电路板，配了麦克风和显示屏。研发团队用开源的蚊子振翅音频数据训练AI模型，目前识别准确率已经达到88%。
基兰·特里维迪博士表示，随着麦克风性能提升和音频数据质量提高，设备的识别准确率还有很大上升空间。他还提到，多台设备联动部署能让检测性能实现质的飞跃——相比单个探测器，多设备共同运作可以对整片区域的蚊虫种群进行持续性监测，实时标注带病原体蚊虫的分布区域，自动生成动态可视化地图。特里维迪博士把这个愿景比作实时更新路况的导航软件。以前，公共卫生组织往往只能在疫情暴发后采取行动；有了这套智能监测系统，工作人员可以提前锁定蚊虫高发疫区，及时介入，从源头阻断传播链条。
如果进一步优化升级，这款简单的声学探测设备将成为高性价比又实用的工具，帮助全球各地快速筛查高致病性蚊种，完善疾病监测体系，提升疫情前置防控能力，从而有效降低蚊媒传染病的暴发风险。
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