Come molti sanno, le zanzare sono tra i principali trasmettitori di agenti patogeni che provocano malattie molto difficili da gestire. Individuare quelle potenzialmente dannose è un punto chiave nella prevenzione, ma la scienza non è stata in grado di avanzare molto sull’argomento. Almeno, fino ad ora. Un nuovo studio suggerisce che l’intelligenza artificiale può aiutare a identificare queste zanzare bersaglio.
I ricercatori descrivono un sistema di intelligenza artificiale chiamato Rete neurale convoluzionale, capace di classificare gli individui per sesso, genere, specie e ceppo. Usandolo, sperano di identificare rapidamente e accuratamente le zanzare portatrici di malattie come la malaria.
Rete neurale convoluzionale
I ricercatori hanno utilizzato una rete neurale contorta per elaborare una libreria di dati che conteneva 1.709 immagini bidimensionali di zanzare adulte. Le zanzare nelle foto sono state raccolte da 15 colonie in cinque diverse regioni geografiche.
Tra loro c’erano quattro specie che non sono facili da identificare anche per esperti in materia come gli entomologi medici. Includevano anche zanzare che erano state conservate in due modi diversi per gli studi: congelamento istantaneo o campioni secchi.
L’intelligenza artificiale può classificare le zanzare con un alto livello di precisione
Il processo era simile a quello che si verifica quando un essere umano entra in una libreria fisica. Come il cervello umano, la rete neurale basata sull’intelligenza artificiale ha iniziato a essere coltivata per essere in grado di identificare le zanzare e classificarle in varie categorie.
I ricercatori hanno addestrato la rete neurale per distinguere il genere riconosciuto Anopheles da altri generi di zanzare, identificare le diverse specie e sessi al suo interno e persino identificare due ceppi all’interno della stessa specie.
A quanto pare, è un processo complesso che richiederebbe molto tempo con gli strumenti tradizionali, ma l’intelligenza artificiale promette di aiutare nel riconoscimento delle zanzare. E questa non è un’affermazione priva di fondamento. Mettendola in pratica, hanno scoperto che la rete poteva prevedere la classe con una precisione del 99,96% e il sesso con una precisione del 98,48%.
L’importanza strategica di questo sviluppo
Con il problema della pandemia, le malattie trasmesse dalle zanzare, come la malaria, potrebbero sembrare un problema minuscolo, ma niente di così lontano dalla realtà. La malaria è stata a lungo un’emergenza sanitaria pubblica globale, con l’Africa uno dei continenti più colpiti.
Identificare le zanzare è un compito difficile, ma è necessario conoscere il loro comportamento e, in base a questo, sviluppare strategie preventive più efficaci. Ma alcune specie sono quasi indistinguibili anche da tassonomi esperti.
“Questi risultati dimostrano che la classificazione delle immagini di apprendimento profondo può essere un metodo utile per l’identificazione della zanzara della malaria, anche tra le specie con variazioni morfologiche criptiche“, scrivono i ricercatori nel loro articolo. “Lo sviluppo di un metodo indipendente e accurato di identificazione delle specie può potenzialmente migliorare le pratiche di sorveglianza delle zanzare“.
Quindi i risultati di questo studio mostrano che l’intelligenza artificiale può sicuramente aiutare in questo obiettivo di identificazione delle zanzare.
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