Pasaulinis uodų aptikimo tinklas kuriamas naudojant išmaniuosius telefonus

Maliarija yra žudikas. Iki 600 milijonų žmonių kenčia nuo šios ligos, o kiekvienais metais milijonas nuo jos miršta. UNICEF duomenimis, dauguma jų yra jaunesni nei penkerių metų vaikai, gyvenantys Afrikoje į pietus nuo Sacharos.

Taigi pagrindinis tikslas yra užkirsti kelią maliarijos plitimui. Sveikatos specialistai turi įvairių būdų, kaip kontroliuoti ligos plitimą. Kai kurios iš šių intervencijų buvo labai sėkmingos, bet kitos mažiau. Tačiau skirtumas tarp sėkmės ir nesėkmės dažnai yra menkai suprantamas.

Viena iš problemų yra ta, kad maliariją perduoda užkrėsti Anopheles uodai, ir jie sudaro tik nedidelę uodų rūšių dalį. Yra apie 60 Anopheles rūšių, kurios gali perduoti maliariją, iš viso iš 3600 skirtingų uodų rūšių.

Anopheles stephensi – viena iš 40 uodų rūšių, galinčių pernešti maliariją, iš viso iš 3600 rūšių.

Sunku atsekti uodus dideliuose plotuose, o nustatyti jų rūšis dar sunkiau. Dėl to sunku suprasti, kaip intervencija paveikia skirtingų rūšių populiacijas. Norėdami išspręsti šią problemą, ligų ekspertai labai norėtų turėti nebrangią jutiklių sistemą uodų populiacijai stebėti, kurią būtų galima lengvai paskirstyti atokiose vietose.

Įveskite Yunpeng Li su draugais iš Oksfordo universiteto JK, kurie sako, kad sukūrė būtent tokią sistemą. Jų požiūris išnaudoja faktą, kad uodų rūšis galima atpažinti pagal triukšmą, kurį skrendant jų sparnai kelia. Šiuos garsus gali užfiksuoti ir įrašyti išmanusis telefonas.

Taigi komandos jutiklių sistema yra „Android“ išmaniojo telefono programa, vadinama „MozWear“, kuri gali įrašyti uodų triukšmą, laiką ir vietą, o tada siųsti duomenis į centrinį serverį, kuriame identifikuojama rūšis.

Kadangi išmanieji telefonai yra plačiai prieinami net ir daugelyje besivystančių šalių, ši sistema gali būti gana lengvai platinama. Bent jau teoriškai.

Li ir co metodas yra išmokyti mašininio mokymosi algoritmą, kad būtų galima atpažinti būdingą skirtingų rūšių akustinį parašą ir atitinkamai identifikuoti vabzdžius.

Įvairūs tyrimai parodė, kaip galima atpažinti uodus pagal jų keliamą triukšmą. Galima net atskirti lytis, nes patinai keičia sparnų plakimo dažnį, kad pritrauktų draugus. Nepaisant to, duomenų yra nedaug.

Tai netinka mašininio mokymosi algoritmams, kurie gali mokytis tik iš daugybės duomenų, kuriuos paprastai iš anksto komentuoja žmonės. Šiuo atveju tie duomenų rinkiniai tiesiog nebuvo sukurti. Taigi Li ir bendradarbiai pradėjo didžiulę užduotį sukurti savo duomenų bazę, padedant kolegoms ir piliečiams mokslininkams.

Pirmiausia jie surinko uodų įrašus, surinktus JAV Ligų kontrolės ir prevencijos centrų ir JAV armijos karinių tyrimų padalinio Kisumu, Kenijoje. Tai apėmė septynias skirtingas rūšis ir iš viso 62 skirtingus mėginius.

Tada komanda pažymi atitinkamas šių įrašų spektrografo ypatybes, naudodama visuomenės mokslininkų minios šaltinio paslaugą Zooniverse. Pirmoji šių mokslininkų užduotis – kiekviename įraše pažymėti regionus, kuriuose yra atpažįstamų uodų garsų. Tada jie naudoja šiuos duomenis, kad išmokytų mašininio mokymosi algoritmą, kad atpažintų šias septynias skirtingas rūšis vien iš jų garso.

Galiausiai Li ir bendradarbiai išbando sistemą, įkeldami programėlę į pigų išmanųjį telefoną – „Alcatel One Touch 4009X“, kuris, jų teigimu, kainuoja apie 20 svarų sterlingų, ir tada naudoja jį aplinkos triukšmo lygiui stebėti, kai leidžia uodų įrašus.

Programėlė šiuos įrašus siunčia į centrinį serverį, kuris naudoja mašininio mokymosi algoritmą skraidantiems žvėrims identifikuoti.

Rezultatai neblogi. Mašina tiksliai aptinka Anopheles uodų rūšis maždaug 72 procentus laiko. Anopheles uodų, kurie yra maliarijos pernešėjai, aptikimo tikslumas yra įspūdingas, sako Li ir draugai.

Tai naudingas principo įrodymas. Tai rodo, kad pigūs išmanieji telefonai gali tapti pigiais uodų jutikliais. Mūsų akustinė uodų aptikimo sistema, nepaisant to, kad naudojame pigius išmaniuosius telefonus, yra daug žadanti galimybė gyvai aptikti ir klasifikuoti uodus, pernešančius maliariją, tarkime, Li ir kt.

Tačiau laukia reikšmingas darbas. Dabar komandai reikia žymiai padidinti rūšių skaičių, kurį „MozWear“ programa gali nustatyti. Tai nebus lengva, nes padaryti aukštos kokybės įrašus nėra lengva. Tai taip pat užtruks daug laiko, atsižvelgiant į 3600 skirtingų rūšių.

Tada komanda turi išplatinti programėlę ir įtikinti žmones ja naudotis. Tai taip pat bus sudėtinga. Kai kurios programos plinta virusiškai, tačiau kitos reikalauja nemažos rinkodaros. Vietose, kur akumuliatoriaus energija yra labai brangi, įdomus klausimas, ar galima įtikinti žmones skirti brangios baterijos energijos šiai veiklai.

Tikėkimės, kad jie tai padarys. Geresnis supratimas apie tai, kaip uodų populiacijos skiriasi visame pasaulyje ir kaip jos keičiasi laikui bėgant, bus neįkainojamas. Tai netgi gali padėti sumažinti maliarija ir jos sukeliamų mirčių skaičių.

Nuoroda: arxiv.org/abs/1711.06346 : uodų aptikimas naudojant nebrangius išmaniuosius telefonus: duomenų gavimas maliarijos tyrimams

paslėpti