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Unter den tödlichen Tieren stehen Mücken an erster Stelle.

Laut Statistiken der Weltgesundheitsorganisation (WHO) sterben jedes Jahr weltweit etwa 725.000 Menschen an Krankheiten, die durch Mückenstiche verursacht werden, und allein Malaria wird im Jahr 2022 608.000 Todesfälle verursachen. Im Vergleich dazu verursachen andere tödliche Tiere wie Schlangen, Hunde (durch die Übertragung von Tollwut), Krokodile usw. zwar ebenfalls eine beträchtliche Anzahl von Todesfällen, ihre Zahlen sind jedoch im Vergleich zu Mücken viel geringer.

Vergleich der Anzahl der Menschen, die jedes Jahr durch verschiedene Tiere getötet werden

Obwohl die WHO bereits 1955 eine Erklärung zur vollständigen Eliminierung der Malaria abgegeben hat, ist die Eliminierung der Malaria in vielen Gebieten zu einem „Schlag-im-Maulwurf“-Spiel geworden. Wann immer Malaria unter Kontrolle zu sein scheint, tritt sie bald in einer anderen Form auf, und bis heute ist sie immer noch nicht wirksam unter Kontrolle.

Um durch Mücken als Überträger übertragene Krankheiten zu eliminieren, besteht der erste Schritt darin, verschiedene Arten von Mücken zu erkennen und zu identifizieren. Dies liegt nicht nur daran, dass verschiedene Arten von Mücken unterschiedliche Krankheiten übertragen, sondern auch, weil verschiedene Mücken unterschiedliche Überlebenseigenschaften haben.

Das heißt, wenn Sie die Arten von Mücken identifizieren können, können Sie deren unterschiedliche Eigenschaften nutzen, um Mücken zu eliminieren, z. B. die Beseitigung von Brutstätten für Mücken, die im Freien leben und fressen, und die Verwendung von Moskitonetzen für Mücken, die in Innenräumen leben In vielen Bereichen ist es eine wirksame Maßnahme zur Mückenbekämpfung.

Bill Gates, der ehemals reichste Mann der Welt, stellte kürzlich eine neue Technologie zu diesem Zweck vor – VectorCam. Es kann die Mückenart, das Geschlecht und ob sie Blut saugt und Eier legt, identifizieren, indem sie einfach über die App ein Foto einer Mücke aufnimmt:

Im Kampf gegen Mücken sehen wir unseren Gegner endlich klar.

Bill Gates stellt die Technologie per Video vor

Verwenden Sie KI-Computervision, um Mücken zu „sehen“.

Laut VectorCam-Beamten verwendet das System VectorBrain, ein neues Faltungs-Neuronales Netzwerk, das zur Identifizierung von Mückenarten, Geschlecht und Bauchstatus verwendet wird.

Als speziell für die Identifizierung von Mücken trainiertes KI-Modell kann VectorBrain sechs wichtige Mückenüberträger, einschließlich der wichtigsten Malariaüberträger, mit einer Genauigkeit von über 90 % in ressourcenbeschränkten Umgebungen genau identifizieren.

VectorBrain ist eine Multitasking-EfficientNet-Architektur, die für die Klassifizierung von Mücken entwickelt wurde und gleichzeitig Art, Geschlecht und Abdomenstatus ausgibt. Die Architektur besteht aus einem Merkmalsextraktor und einer Zweigstruktur, wobei jeder Zweig einer Klassifizierungsaufgabe entspricht.

Zur Identifizierung von Mücken verwendet VectorBrain das leichte YOLO-Modell, das Mücken in Echtzeit lokalisieren und anhand der erkannten Koordinaten Bilder ausschneiden kann, die nur die Mücke selbst enthalten, um sie besser identifizieren zu können.

Bilder, die die Phasen der Klassifizierung von Mückenbildern veranschaulichen. Zeigen Sie zunächst das vollständige Mückenbild an, das klassifiziert werden muss (a). Anschließend wird das Mückenbild mithilfe des YOLO-Algorithmus entsprechend den Koordinaten zugeschnitten und eine Reihe von Bildtransformationen durchgeführt, um die Klassifizierung vorzubereiten (b). Abschließend wird die Ausgabe des Klassifizierungsalgorithmus gezeigt, der die Mückenarten im Bild identifiziert (c).

Insbesondere betrugen die Präzision, der Rückruf und die durchschnittliche Präzision (mAP) des YOLO-Modells während des Trainings und der Validierung 96,00 %, 90,50 % bzw. 95,87 %. Die Genauigkeit des Kategorieklassifizierungsmodells betrug 92,40 ± 2 %, die Genauigkeit des Geschlechtsklassifizierungsmodells betrug 97,00 ± 1 % und die Genauigkeit des Abdomenstatusklassifizierungsmodells betrug 83,20 ± 3,1 %.

(a) ist der Leistungsindex des YOLO-Modells beim Training und bei der Überprüfung, (b) ist der Fall der Mückenerkennung durch das Modell

Verwirrungsmatrix und Genauigkeit für die Klassifizierung nach Art, Geschlecht und Abdomenstatus

In dem von VectorCam bereitgestellten Artikel wird das verwendete Modell YOLOv5 mit dem schnelleren R-CNN-Modell verglichen, das bei verschiedenen Zielerkennungsaufgaben weit verbreitet ist. YOLOv5 Small weist bessere Parameter, Modellgröße, Karte und Laufzeit auf.

Auch ein Barfußarzt kann schnell loslegen

Es handelt sich nicht nur um ein zielgerichteteres Großmodell, VectorCam wurde auch in seinen spezifischen Funktionen vereinfacht, um sich an Malaria-Übertragungsgebiete anzupassen, sodass es sich besser an die tatsächliche Situation in Malaria-Übertragungsgebieten anpassen kann.

Konkret umfasst VectorCam eine Reihe spezieller Bildgebungsgeräte und eine mobile App. Zu den Hardwarekomponenten gehören ein Leuchtkasten mit integriertem 15-fach-Makroobjektiv, ein Handyhüllen-Design und eine Dockingstation. Zur Hardware gehören außerdem Eppendorf-Röhrchenhalter und Mückentabletts sowie perforierte Proben-ID-Blätter zur besseren Lagerung dieser Mücken.

Die Software von VectorCam ist eine Android-basierte Anwendung, die mehr als 39 Mückenarten identifizieren kann, darunter gewöhnliche Mücken sowie einige spezifische Mückenarten, die mit größerer Wahrscheinlichkeit Krankheiten übertragen. Nach der Algorithmusoptimierung kann sie auch auf niedrigeren Mückenarten ausgeführt werden -End-Android-Telefone.

Die mobile Benutzeroberfläche von VectorCam

Der Arbeitsablauf des Systems besteht darin, gesammelte Mücken in der Hardware zu platzieren, mit einer Smartphone-App vergrößerte Bilder der Mücken aufzunehmen und die Mücken für die anschließende molekulare Validierung in eindeutig gekennzeichneten Eppendorf-Röhrchen zu lagern.

Der gesamte Workflow des VectorCam-Systems

Für die Bildgebungs- und Ladeaufgaben sind nur zwei Benutzer erforderlich: einer für die Bildgebung und der andere für das Laden und Lagern von Mücken. Es ist nicht viel entomologisches Fachwissen erforderlich, und selbst ländliche Gesundheitsteams können VectorCam mit einfacher Schulung bedienen.

VectorCam ist nicht nur einfach zu bedienen, sondern bietet auch den Vorteil, dass es die regionale Verbreitung von Mücken intuitiver darstellen kann, sodass Entscheidungsträger die Situation besser verstehen und das lokale Gebiet anhand von Mückenart, Geschlecht, Geschlecht usw. beurteilen können. Unterleibsbeschwerden usw. und ergreifen Sie entsprechende Maßnahmen, um den Prozess der vollständigen Ausrottung der Malaria zu fördern.

Das Bild zeigt, wie das Netzwerk die Eigenschaften von Mücken auf verschiedenen Ebenen „wahrnimmt“ und intuitiv ihre Art, ihren Bauchstatus und ihre Geschlechtsverteilung anzeigt.

Verwenden Sie das KI-Computerhören, um Mücken zu „identifizieren“.

Im Hinblick auf die Verwendung von Mobiltelefonen zur Erkennung von Mücken führte Bill Gates auch eine weitere Errungenschaft ein: HumBug.

Das neue System besteht aus einer Reihe von Algorithmen für maschinelles Lernen, die Mückenarten anhand des Geräuschs ihrer Flügelschläge identifizieren können, indem sie die akustische Signatur (Geräusch) der von Smartphones erfassten Flughöhen der Mücken nutzen. (Es stellt sich heraus, dass verschiedene Arten von Mücken aufgrund der unterschiedlichen Größe, des Alters und der Umgebungstemperatur unterschiedlich schnell mit den Flügeln schlagen und daher unterschiedliche Geräusche haben.)

HumBug-projektspezifischer Workflow

Und was noch wichtiger ist: Humbug erfordert keine speziellen Geräte zum Sammeln von Mücken wie VectorCam, was den Mückenerkennungsprozess weiter vereinfacht.

Humbug befindet sich noch im Anfangsstadium, könnte aber im Erfolgsfall zu einer automatisierteren und kontinuierlicheren Überwachung führen.

Bei der Einführung dieser Technologien äußerte Bill Gates auch gewisse Bedenken, nicht wegen technischer Schwierigkeiten, sondern wegen anderer politischer und wirtschaftlicher Faktoren:

Eine der größten Herausforderungen, denen wir gegenüberstehen, ist nicht wissenschaftlicher, sondern finanzieller und politischer Natur.