L’IA perfeziona l’identificazione delle zanzare per un migliore controllo delle malattie Un controllo efficace dei vettori di malattia si basa su un’identificazione rapida e semplice, che attualmente manca nelle regioni più colpite. Un progetto dell’UE offre una soluzione guidata dall’IA. Salute © frank60, Shutterstock Milioni di cittadini nel mondo vengono contagiati da malattie diffuse da zanzare infettanti, con conseguenti migliaia di morti, perdite di reddito a causa di problemi di salute e prosciugamento dei sistemi sanitari nazionali. Le prove attuali indicano che il cambiamento climatico sta introducendo in Europa un maggior numero di malattie trasmesse dalle zanzare. Ogni tentativo per affrontare il problema si basa tipicamente su informazioni accurate sulle popolazioni di zanzare in una determinata area, che generalmente implicano l’ispezione manuale periodica di trappole. Il progetto REMOSIS ha sviluppato trappole intelligenti per ridurre i costi di indagine e l’impegno in termini di tempo richiesto. Il dispositivo denominato BG-Eye ha utilizzato con successo l’apprendimento automatico per distinguere tra le diverse specie di zanzare, rilevando specie di interesse speciale (quali i vettori di malattie invasive) e per distinguere tra i sessi della stessa specie, tutte informazioni necessarie per un’azione preventiva efficace. Non tutte le specie sono uguali Non tutte le specie di zanzare sono ugualmente interessanti per i ricercatori, specialmente quando si esaminano casi di specie invasive o la trasmissione di determinate malattie. Di conseguenza è importante riuscire a separarle. Fino ad oggi, ciò era possibile solo portando ai laboratori i soggetti catturati in trappole per una identificazione manuale. Questo processo risulta essere chiaramente dispendioso in termini di tempo, costoso e spesso si presta a imprecisioni, a causa di errori umani. Il dispositivo del progetto REMOSIS (BG-Eye), finanziato dall’UE, utilizza le capacità dell’Intelligenza Artificiale (IA) per migliorare continuamente la sua identificazione delle specie di interesse, basandosi sulle attività precedenti. Come spiega il coordinatore del progetto, il dott. Andreas Rose, «L’addestramento di base viene eseguito in laboratorio con zanzare allevate in sede, dove il dispositivo impara a identificare le specie target. Il dispositivo viene quindi introdotto sul campo, dove le sue capacità di identificazione vengono testate e regolate, se necessario, e dopo questa fase può finalmente utilizzare in modo autonomo ciò che ha imparato». Un aspetto importante di BG-Eye è che il dispositivo è in grado di funzionare anche quando utilizzato con le trappole per zanzare a ventola disponibili in commercio. Ciò significa che è già tranquillamente utilizzabile insieme agli strumenti standard di monitoraggio delle zanzare sul campo. Fino ad oggi, simili tecnologie funzionavano solo in configurazioni di laboratorio con zanzare al di fuori del flusso d’aria di una trappola per zanzare. L’unità di rilevamento BG-Eye è la versione aggiornata di un dispositivo già sul mercato denominato BG-Counter, che distingue tra zanzare e altri insetti aspirando gli insetti catturati nella trappola attraverso una sottile barriera luminosa. Tuttavia, il segnale risultante è troppo corto per differenziare le specie di zanzara. REMOSIS ha quindi allungato il segnale e aumentato i punti di dati, il che significa che gli insetti hanno dovuto essere sottoposti a una scansione più lunga di quanto originariamente previsto. L’aggiornamento si è rivelato un successo, come ricorda il dott. Rose: «Una sorpresa, almeno per i biologi del team, è stata la precisione con cui l’IA è stata in grado di separare specie visivamente molto difficili da distinguere. Dopo aver alimentato gli algoritmi di apprendimento automatico con un maggior numero di dati, il sistema ha imparato a distinguere tra due specie di Anopheles altrimenti differenziabili esclusivamente mediante metodi molecolari». Controllo del sistema immunitario della società Il monitoraggio dei potenziali vettori di malattie è in sostanza la protezione del sistema immunitario della società, laddove la velocità di rilevamento delle minacce determina un più rapido controllo di tali minacce. Come riassume il dott. Rose, «Con il dispositivo REMOSIS, la sorveglianza e il monitoraggio delle zanzare vettori di malattie saranno più rapidi, fornendo informazioni affidabili quasi in tempo reale. Ciò consente attività di controllo altamente focalizzate ed efficienti, con costi notevolmente ridotti, tempi di reazione molto più brevi e minore impatto sull’ambiente». Attualmente il gruppo di ricerca sta lavorando su un massimo di cinque prototipi con tutte le funzionalità del prodotto finale. Questi dispositivi saranno inviati a diversi partner in tutto il mondo per raccogliere zanzare in vari habitat e ambienti. Ogni conteggio fornirà una tipica firma elettronica per questi insetti e saranno utilizzati l’apprendimento automatico, gli algoritmi e l’IA per calibrare la tecnologia. Con la crescita della libreria delle firme delle zanzare, verranno poi sottoposti a scansione habitat più complessi con molte specie di zanzare diverse. Parole chiave REMOSIS, zanzara, malaria, malattia, vettori, Zika, dengue, intelligenza artificiale, apprendimento automatico, algoritmo, specie, insetti, identificazione
