Cənubi Florida Universiteti tərəfindən

Sadie Harley tərəfindən redaktə edilmiş , Robert Eqan tərəfindən nəzərdən keçirilmişdir

 Redaktorların qeydləriAnopheles stephensi AI qrafikası (nümunə). Kredit: USF

Cənubi Florida Universitetinin tədqiqatçıları Madaqaskarda aşkar edilmiş ilk invaziv və ölümcül malyariya daşıyıcı ağcaqanad olan Anopheles stephensi-nin nə ola biləcəyini müəyyən etmək üçün süni intellekt və vətəndaş elmindən istifadə ediblər. USF alimləri Ryan Carney və Sriram Chellappan tərəfindən aparılan araşdırma süni intellektlə dəstəklənən təsvirin tanınması və ictimai iştirakın qlobal xəstəliklərə nəzarəti necə dəyişdirə biləcəyini nümayiş etdirir.

Insects jurnalında dərc edilən kəşf, mobil texnologiya və maşın öyrənmənin birləşməsinin vektorla ötürülən xəstəliklər üçün kritik müşahidə boşluqlarını necə doldura biləcəyini vurğulayır.

Anopheles stephensi , yerli Anopheles ağcaqanadları kimi təbii gölməçələrdə deyil, təkərlər və vedrələr kimi süni qablarda çoxalaraq şəhər mühitində böyüdüyü üçün Afrikada artan təhlükə yaradır . Onun yayılması təkcə Afrikada əlavə 126 milyon insanı malyariya riski ilə üz-üzə qoya bilər.

Sıçrayış Antananarivoda yerli sakinlər tərəfindən NASA-nın GLOBE Observer proqramı vasitəsilə təqdim edilən tək bir fotoşəkildən gəldi . Təkərdə tapılan ağcaqanad sürfəsini göstərən görüntü daha sonra minlərlə təsdiqlənmiş ağcaqanad təsvirləri üzərində öyrədilmiş süni intellekt alqoritmlərindən istifadə edilərək təhlil edilib.Oyna

00:0001:06SəssizParametrlərPIPTam ekrana daxil olun

Sistem sürfəni 99%-dən çox əminliklə Anopheles stephensi olaraq təyin etdi. Bu təsnifatı dəstəkləyən 100-dən çox digər Anopheles sürfələri, fotoşəkil çəkilməsə də, eyni gün yaxınlıqda oxşar süni qablarda aşkar edildi.

Rəsmi aşkarlama genetik test tələb etsə də – bu nümunələr dərhal məhv edildiyi üçün artıq mümkün deyil – əgər bu növün identifikasiyası düzgündürsə, bu, Madaqaskarda Anopheles stephensinin ilk sübutunu təmsil edəcək. Həmin il ölkədə malyariyaya yoluxma və ölüm hallarının ikiqat artması müşahidə edildi.Daha çox kəşf edin

Nanotexnologiya tədqiqat vasitələri

Elmi məqalələr kitabxanası

Elm texnologiyası tədqiqatları

AI modeli proqnozları

Kimya laboratoriya avadanlığı

Beyin-kompüter interfeysi cihazları

AI və robototexnika emalatxanaları

Molekulyar biologiya məqalələri

Tibbi tədqiqat abunələri

Təhsil elmi oyuncaqlar

Ağcaqanadlar planetin ən təhlükəli heyvanıdır və hər il 700 milyondan çox insanı müxtəlif patogenlərlə yoluxdurur. Malyariya ən ölümcül xəstəlik olaraq qalır və hər il beş yaşından kiçik yarım milyona yaxın uşağı öldürür.Bu görüntü fərdi vətəndaşların ağcaqanadları müəyyən etmək üçün süni intellektlə işləyən smartfon texnologiyasından necə istifadə edə biləcəyini göstərir. Kredit: USF

Carney və Chellappan, malyariya daşıyıcılarının nəzarətində sayıq və fəal olmaq ehtiyacının ölkə daxilində getdikcə daha çox əhəmiyyət kəsb etdiyini söylədilər, tədqiqatın nəticələri Afrikadan çox-çox kənara çıxır.

2023-cü ildə ABŞ son iki onillikdə ilk dəfə yerli malyariya epidemiyası ilə üzləşdi. Floridada bütün digər ştatların birləşdiyindən daha çox hadisə baş verdi və bu, ABŞ-ın kontinental hissəsində ağcaqanad yoluxucu xəstəliklər üçün ştatı bir daha sıfıra endirdi.

Tədqiqat tənqidi olaraq göstərir ki, vətəndaşlar tərəfindən toplanan smartfon fotoşəkilləri bu artan təhlükə ilə mübarizə aparmaq üçün güclü erkən xəbərdarlıq məlumatları kimi xidmət edə bilər.

“Ağcaqanadları kiçik uçan dərialtı iynələr kimi düşünmək mümkün olsa da, növlərin yalnız 3%-nin xəstəlikləri insanlara ötürdüyü məlumdur” dedi Karni. ” Vətəndaş elmi tətbiqləri sayəsində biz ağcaqanadların fotoşəkillərini toplaya və sonra saman tayasında xəstəlik yayan iynələrin aşkarlanmasını genişləndirmək üçün süni intellektdən istifadə edərək bu görüntüləri təhlil edə bilərik.”Qlobal Ağcaqanadların Müşahidə Paneli vətəndaş elminin müşahidələrini platforma ilə göstərir. Kredit: USF

An-ın erkən aşkarlanması. stephensi ağcaqanad həlledicidir, lakin ənənəvi nəzarət üsulları tez-tez onu əldən verir. Bunu həll etmək üçün tədqiqatçılar sifətin tanınması texnologiyasına bənzər, ağcaqanad sürfələrini və böyükləri smartfon fotolarından müəyyən edə bilən yeni süni intellekt alətləri hazırlayıblar. Sürfə alqoritmləri Anopheles stephensi və digər ağcaqanad növlərinin təsdiqlənmiş minlərlə təsvirləri üzərində öyrədilib.

Gündəlik anlayışlar üçün Phys.org-a etibar edən 100.000-dən çox abunəçi ilə elm, texnologiya və kosmosda ən son yenilikləri kəşf edin . Pulsuz xəbər bülleteni üçün qeydiyyatdan keçin və mühüm nailiyyətlər, yeniliklər və tədqiqatlar haqqında gündəlik və ya həftəlik yeniləmələr əldə edin .

Tədqiqat USF İnteqrativ Biologiya Departamentini əhatə edən kampuslararası multidissiplinar əməkdaşlığın uğurlu nümunəsini təmsil edir; Bellini Süni İntellekt, Kibertəhlükəsizlik və Hesablama Kolleci; və İctimai Səhiyyə Kolleci. Tədqiqat , jurnalın 2022-ci ilin Ən Yaxşı Kağız Mükafatını qazanan komandanın Insects mövzusunda əvvəlki araşdırmasının davamıdır .

Tədqiqatçılar indi öz proqram təminatından ilhamlanaraq aparatları inkişaf etdirməyə və yerləşdirməyə yönəliblər: Florida və ondan kənarda Anopheles stephensi və digər xəstəlik yayan ağcaqanadları uzaqdan müəyyən etmək üçün süni intellektlə işləyən ağıllı tələ.

“AI ictimai sağlamlığın bir çox aspektlərində getdikcə daha çox istifadə olunur və ağcaqanadlara nəzarət qlobal miqyasda və Floridada əhəmiyyətli bir sahədir” dedi Çellappan. “İnanırıq ki, ağcaqanadlarla ötürülən xəstəliklərlə mübarizəyə yönəlmiş ictimai sağlamlıq üçün yeni nəsil nəzarət sistemlərini qabaqcıl edirik.”

Daha çox məlumat: Süni İntellekt və Vətəndaş Elmi Qlobal Ağcaqanadlara Nəzarət Aləti kimi: Madaqaskar Tədqiqatı, Həşəratlar (2025).

Cənubi Florida Universiteti tərəfindən təmin edilmişdir 

Daha çox araşdırın

Araşdırmalar Yəməndə malyariya daşıyıcısı Anopheles stephensi ağcaqanadlarının yayılmasını üzə çıxarıb