澳大利亚《知识之门科学报道》杂志7月21日文章，原题：科学家发明AI蚊子探测器，帮助预防疟疾、登革热最近，澳大利亚伍伦贡大学的研究人员研发出了一款小巧且低成本的智能监测设备，仅需通过捕捉并分析蚊子的振翅声响，就能够快速精准地识别具有致病风险的蚊种。这种新型探测技术能够协助卫生部门更加高效地探测携带病原体的蚊虫，尤其适用于基础设施薄弱、难以开展实验室检测的偏远地区。

　　该设备由基兰·特里维迪博士研发，近期已在日内瓦举办的联合国人工智能向善全球峰会上展出。该设备依托人工智能技术，可精准识别全球危害最严重的3类致病蚊种：伊蚊、按蚊与库蚊。这些蚊虫是登革热、疟疾、西尼罗河病毒等重大传染病的主要传播媒介，每年致使全球数百万人遭受疾病侵害。

　　世界卫生组织相关数据表明，蚊子每年都会造成数十万民众死亡，其中发展中国家受影响最为严重。这些地区普遍缺乏专业的实验室，无法进一步检测。传统蚊虫监测流程需要工作人员前往蚊虫产卵地采集孑孓样本，然后统一运送至专业实验室，再依靠专业人员借助显微镜分辨蚊种。该方法虽然精确，但耗时耗力、依赖专业人才，难以实现大范围、常态化监测。而基兰·特里维迪博士研发的AI探测器则提供了更为高效的检测方法。不同蚊种的蚊子振翅频率存在细微差异，会形成独一无二的“声纹”。这款设备可以通过精准分析蚊子的振翅频率，在数秒内快速区分不同蚊种。

　　不同于市面上大多数依赖高性能计算机或互联网的AI系统，这款设备创新性地搭载了微型机器学习技术，可以让AI模型依托设备内置的小型低功耗芯片独立运行，无需依托互联网、云计算平台或昂贵的配套设备，十分适合在乡村及偏远地区推广使用。该设备的核心是基于Arduino平台的一块微型电路板，配备了麦克风与显示屏。研发团队利用开源的蚊子振翅音频数据对AI模型进行训练，目前该设备的蚊种识别准确率已达到88%。

　　基兰·特里维迪博士表示，随着性能更优的麦克风以及品质更高的音频数据出现，该设备的识别性能仍有极大的提升空间。此外，他还提到多台设备联动部署能够让检测性能得到质的飞跃。相较于单一探测器，多设备共同运作可以对整片区域的蚊虫种群实现持续性监测，实时标注携带病原体蚊虫的分布区域，自动生成动态可视化地图。基兰·特里维迪博士将此愿景类比为实时更新路况的导航软件。以往公共卫生组织往往只能在疫情暴发后采取措施；而依托该智能监测系统，工作人员则可提前锁定蚊虫高发疫区，并及时介入处置，有助于从源头阻断疫情传播。

　　若进一步优化升级，这款简易的声学探测设备将会成为一款高性价比且实用高效的工具，助力全球各地区快速筛查高致病性蚊种、完善疾病监测体系、提升疫情前置防控能力，有效降低蚊媒传染病的暴发风险。（金云汐译）