VectorCam的软件是一个基于Android的应用程序,据称能够识别超过39种蚊子类型,包括常见的蚊子以及一些更易携带疾病的特定蚊子类型,经过算法优化后还能够在较低端的Android手机上运行。
VectorCam的手机操作界面
系统的工作流程包括将收集到的蚊子放入硬件、使用智能手机应用程序捕获蚊子的放大图像、并将蚊子存储在带有唯一标签的Eppendorf管中,以便后续的分子验证。
VectorCam系统的整个工作流程
成像和加载任务仅需两个用户完成:一个负责成像,另一个负责加载和存储蚊子,不需要太多昆虫学专业知识,即使是乡村卫生团队也能通过简单的培训操作VectorCam。
除了操作简便以外,VectorCam还有一个优点在于能够以更直观的方式展示蚊子的地区分布,使决策者能够更好地了解情况并根据蚊子种类、性别、腹部情况等判断当地,采取相应措施应对,推动彻底消灭疟疾顽疾的进程。
图片展示了该网络如何在不同层次「感知」蚊子的特征,并通过直观的方式显示出其种类、腹部状态、性别分布情况
用AI计算机听觉「识别」蚊子
在用手机检测蚊子方面,比尔·盖茨还介绍了另一项成果——HumBug。
这个新系统是一套机器学习算法,能够利用智能手机捕捉到的蚊子飞行音调的声学特征(声音),通过蚊子翅膀拍打的声音来识别蚊子种类。(事实证明,不同种类的蚊子由于个体大小、年龄和环境温度等差异,拍打翅膀的速度不同,因而在声音上也会有差异。)
HumBug项目具体工作流程
而且更重要的是,Humbug并不需要像VectorCam一样使用特殊装置采集蚊子,从而进一步简化了蚊子检测流程。
不过Humbug仍处于早期阶段,但如果成功,它可能会实现更自动化和持续的监测。
在介绍这些技术时,比尔·盖茨也表达了一定的担忧,并非担心在技术上的困难,而是担心其他政治、经济的因素:
我们面临的最大挑战之一并非科学上的,而是资金和政治上的。
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