Espécies de mosquitos – Um dispositivo portátil desenvolvido por um pesquisador da Universidade de Wollongong, na Austrália, utiliza inteligência artificial para identificar espécies de mosquitos associadas à transmissão de doenças a partir do som produzido pelo movimento de suas asas. A tecnologia realiza a identificação em poucos segundos e foi criada para ampliar a vigilância epidemiológica, especialmente em regiões com infraestrutura limitada.
O equipamento foi desenvolvido por Kiran Trivedi e apresentado recentemente durante o AI for Good Global Summit, realizado em Genebra, na Suíça. A proposta é oferecer uma alternativa mais ágil aos métodos convencionais de monitoramento de vetores responsáveis pela transmissão de doenças como malária e dengue.
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A solução opera sem conexão com a internet e utiliza a tecnologia Tiny Machine Learning (TinyML), que permite executar modelos de inteligência artificial diretamente em pequenos chips de baixo consumo energético. Com isso, o dispositivo pode funcionar de forma independente, ampliando o acesso ao monitoramento de mosquitos em áreas remotas ou com poucos recursos laboratoriais.
O sistema foi projetado para distinguir três grupos de mosquitos de importância para a saúde pública: Aedes, Anopheles e Culex. Para realizar essa identificação, o equipamento capta os sons emitidos pelo bater das asas e reconhece padrões acústicos característicos de cada espécie.
A tecnologia busca superar algumas limitações dos métodos tradicionais de vigilância. Atualmente, a identificação dos mosquitos normalmente depende da coleta de amostras em criadouros, como locais com água parada, seguida da análise laboratorial das larvas para determinar a espécie.
Segundo Kiran Trivedi, pesquisador da Universidade de Wollongong responsável pelo desenvolvimento da tecnologia, o uso de inteligência artificial embarcada elimina a necessidade de estruturas externas para o processamento dos dados.
“Quando as pessoas pensam em IA, imaginam grandes sistemas funcionando na nuvem. O TinyML permite colocar a inteligência diretamente no dispositivo. Ele identifica o mosquito em segundos, sem internet, sem custos de nuvem e sem preocupações com privacidade”, afirmou Kiran Trivedi, acadêmico da Universidade de Wollongong, em declaração sobre a tecnologia.
Para treinar o modelo de inteligência artificial, foram utilizadas gravações de áudio disponíveis publicamente. O sistema alcançou 88,3% de precisão na classificação dos sons dos mosquitos. De acordo com o pesquisador, esse índice ainda pode ser aprimorado com sensores de áudio mais sofisticados e registros sonoros de melhor qualidade.
O dispositivo foi construído sobre uma placa Arduino, plataforma eletrônica de baixo custo amplamente utilizada em projetos de prototipagem. O equipamento integra microfone, tela e o modelo de inteligência artificial responsável por analisar, em tempo real, os sons emitidos pelos insetos.
A expectativa de Trivedi é que a tecnologia possa ser incorporada a redes permanentes de monitoramento. Com diversos dispositivos distribuídos em diferentes regiões, seria possível acompanhar a concentração de mosquitos e gerar mapas atualizados indicando áreas com maior presença de espécies transmissoras de doenças.
O pesquisador compara essa aplicação a sistemas que monitoram o trânsito em tempo real, mas voltados para a vigilância epidemiológica. Segundo ele, o monitoramento antecipado pode ajudar comunidades e autoridades de saúde a agir antes do surgimento de surtos.
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(Com informações de Olhar Digital)
(Foto: Reprodução/Magnific/jcomp/Imagem gerada por IA)
