Увернуться от пули. Прибор размером с ладонь распознает малярийных комаров по звуку крыльев
Австралийский ученый разработал недорогое устройство, которое определяет вид опасного комара просто по звуку его крыльев. Это может стать более быстрой альтернативой традиционным методам отслеживания распространения малярии и лихорадки денге.
Разработку создал Киран Триведи, ученый из Университета Вуллонгонга (UOW). Портативная система с помощью искусственного интеллекта за считанные секунды распознает три самых опасных в мире вида комаров — переносчиков болезней: Aedes, Anopheles и Culex. Для работы устройства интернет не требуется.
В основе лежит технология TinyML (Tiny Machine Learning) — стремительно развивающееся направление, позволяющее запускать модели искусственного интеллекта непосредственно на компактных чипах с низким энергопотреблением, а не на мощных компьютерах или в облаке.
Недавно Триведи пригласили продемонстрировать свое устройство на саммите ООН AI for Good Global Summit в Женеве.
Всемирная организация здравоохранения считает комара самым смертоносным животным на планете: ежегодно из-за него погибают сотни тысяч людей. Больше всего страдают развивающиеся страны и отдаленные общины, многие из которых не располагают лабораторными ресурсами для применения современных методов мониторинга.
Традиционный мониторинг комаров точен, но медленен: приходится собирать пробы воды из мест размножения, а затем анализировать личинок в лаборатории для определения вида. Триведи обнаружил, что звук позволяет выполнить ту же работу гораздо быстрее, ведь каждый вид комаров взмахивает крыльями по-своему и создает свой, едва уловимый акустический «отпечаток».
«Когда люди думают об искусственном интеллекте, они представляют себе огромные системы, работающие в облаке, — говорит Триведи. — TinyML позволяет нам разместить этот "интеллект" непосредственно на устройстве. Оно распознает комара за считанные секунды — без интернета, без затрат на облачные сервисы и без проблем с конфиденциальностью».
Модель обучили на общедоступных аудиозаписях, и она достигла точности 88,3% — уровня, который Триведи считает весьма солидным для такого типа классификации аудио. По его словам, точность может еще больше возрасти при использовании более качественных микрофонов и записей.
Вся система работает на компактном устройстве на базе Arduino — недорогой программируемой плате, популярной среди разработчиков электроники. Устройство оснащено встроенными микрофоном и дисплеем, а модель TinyML анализирует звук взмахов крыльев в реальном времени, обеспечивая быстрое, точное и энергоэффективное отслеживание переносчиков болезней.
Триведи считает, что истинный потенциал технологии раскроется в масштабе — когда целые сети таких устройств будут круглосуточно отслеживать активность комаров и передавать данные на интерактивные карты.
«Подобно тому, как навигационное приложение показывает дорожную обстановку в реальном времени, это устройство могло бы показывать, где скапливаются опасные комары», — объясняет он.
По словам ученого, вместо того чтобы ждать вспышки заболевания, местные сообщества и органы здравоохранения смогут заранее выявить «горячие точки» и своевременно отреагировать.