University of South Florida'dan araştırmacılar, 'Digitome' şirketiyle iş birliği yaparak, özellikle sıtma yayılımıyla ilişkili sivrisinek türlerinin tanımlanmasını hızlandırmayı amaçlayan yapay zeka tabanlı akıllı bir sivrisinek tuzağı geliştirdi. Laboratuvar testleri, sistemin sivrisinek türlerini %98'in üzerinde bir doğrulukla tanımlama yeteneğini gösterdi.
Modern Teknolojilerin Entegrasyonu
Sistem, sivrisinek türünü ve cinsiyetini belirlemek ve kanla beslenip beslenmediğini tespit etmek için dahili kameraları, yapay zeka algoritmalarını ve bulut bilişimi birleştirir. Tuzak, sivrisinekleri ışık veya yemle çeker, ardından bir fan aracılığıyla içine çeker ve yapışkan bir yüzeyde hapseder; burada iki dahili kamera böceklerin görüntülerini yakalar ve bu görüntüler, geniş bir veritabanı üzerinde eğitilmiş algoritmalar tarafından analiz edilir.
İzleme Sürecinin Hızlandırılması
Bu mekanizma, örneklerin mikroskop altında incelenmesine dayanan ve iki ila üç gün sürebilen geleneksel yöntemlere kıyasla tür tanımlama sürecini hızlandırır. Tuzak verileri, sivrisinek yayılımını izlemek ve hastalık taşıyan türlerin yoğunlaştığı alanları belirlemek için etkileşimli bir haritaya bağlanabilir; bunlar arasında sıtma virüsünü bulaştırdığı bilinen 'Aedes aegypti' sivriseneği de yer alır.
Gelecekteki Genişleme
Araştırmacılar, tuzak verilerini, böcek izleme katılımcılarından gelen yarım milyondan fazla bildirimi içeren 'Küresel Sivrisinek İzleme' panosuna özel bir katman olarak entegre etti. Araştırmacılar, Florida eyaletindeki St. Johns ve Hillsborough ilçelerindeki sivrisinek kontrol otoriteleriyle iş birliği içinde ek saha testleri yürütüyor; bu da teknolojinin kullanım alanını genişletmek ve ticari olarak kullanılabilir hale getirmek için zemin hazırlıyor.
Araştırmacı takımın, örneklerin toplandığı gün sivrisinek türlerinin belirlenmesini sağlayarak, birkaç gün beklemek zorunda kalınmasını önlemeyi ve yoğun kontrol önlemleri gereken alanları izlemeyi hızlandırmayı umuyor.
Kaynak: Suriye Arap Haber Ajansı (SANA)
Yorumlar (0)