Исследователи используют систему искусственного интеллекта для идентификации комаров NewsGram

Запутанная нейронная сеть. для классификации пола, рода, вида и линии комаров.

Исследователи показали эффективность системы искусственного интеллекта (ИИ), известной как запутанная нейронная сеть, для классификации комаров по полу, родам, видам и штаммам. В исследовании, опубликованном в журнале PLOS Neglected Tropical Diseases, говорится, что быстрое и точное выявление комаров, являющихся переносчиками патогенов человека, таких как малярия, является неотъемлемой частью эпиднадзора за болезнями, переносимыми комарами.

Малярия человека. это продолжающийся кризис общественного здравоохранения, затрагивающий многие континенты, с наибольшим числом случаев заболевания и людей из группы риска в странах Африки к югу от Сахары. Однако идентификация комаров, переносящих малярию, может быть затруднена. некоторые виды практически неразличимы даже для подготовленных систематиков.

Следите за NewsGram, чтобы оставаться в курсе.

В новой работе исследовательская группа из Университета Род-Айленда в США и ее коллеги применили свернутую нейронную сеть (CNN) к библиотеке из 1709 двумерных изображений взрослых комаров.

исследователь, система, интеллект, идентификация, комар, newsgram

ИИ для классификации комаров по полу, видам и т. Д. Pixabay

READ  Серия Samsung Galaxy S21 против серии Galaxy S20 подробные обновления

Комары были собраны в 16 колониях в пяти географических регионах, включая один вид, который трудно идентифицировать квалифицированным медицинским энтомологам. Они также включали комаров, которые хранились двумя разными способами. путем мгновенного замораживания или в виде высушенных образцов.

Используя библиотеку идентифицированных видов, исследователи обучили CNN отличать Anopheles от других родов комаров, определять виды и пол в пределах Anopheles, а также идентифицировать два штамма внутри одного вида. Они обнаружили, что точность прогнозов для класса составляет 99,96%, а для пола. 98,48%.

«Эти результаты демонстрируют, что классификация изображений с помощью глубокого обучения может быть полезным методом идентификации малярийных комаров даже среди видов с загадочными морфологическими вариациями». заявили исследователи. «Разработка независимого и точного метода определения видов может потенциально улучшить практику наблюдения за комарами». отметили они. (IANS)