南佛罗里达大学的研究人员正在使用人工智能（AI）来改善蚊子监测以对抗疟疾，尤其是在非洲。
综合生物学教授瑞安·卡尼（Ryan Carney）和计算机科学和工程学教授Sriram Chellappan与跨学科团队合作，以增强疟疾研究并开发创新的方法来打击这种危及生命的疾病。
该倡议是由美国国家卫生研究院美国国家过敏和传染病研究所提供的360万美元赠款的一项更广泛的国际努力的一部分。
该计划被称为紧急人物（通过基因组学和转化系统增强疟疾流行病学研究），该计划将在西中东部创建一个新的国际疟疾研究中心。
AI驱动的智能陷阱旨在吸引蚊子
卡尼（Carney）和切拉潘（Chellappan）将通过培训当地科学家通过Mosquitodashboard.org来利用公民科学，这是他们在2022年开发的平台，将基于图像的蚊子监视计划带头。
该在线仪表板将数十万个从不同平台的蚊子目击者巩固为一个交互式，实时数据门户，利用从智能手机上传的照片。
Chellappan还正在测试一个旨在吸引，捕获和追踪Anopheles Stephensi的AI驱动的智能陷阱，这是一种危险的城市疟疾蚊子，最近开始入侵非洲。
Chellappan的目标是在整个中西部非洲启动该申请专利的智能陷阱的几个原型，以自动捕获和识别Anopheles Stephensi。
Chellappan强调了他们团队从一张照片中进行基于解剖学的分类的独特能力，通过自动识别其头部，胸腔，腹部和腿来识别蚊子。该算法使用特定的解剖学特征，例如机翼，识别Stephensi的障碍物。
仪表板和智能陷阱是必不可少的工具，可为研究人员和蚊子控制人员提供实时数据，以尽早发现侵入性和疾病的蚊子。
2022年，他们与疾病控制与预防中心合作，通过埃塞俄比亚和马达加斯加的公民科学计划测试了这一方法。
新项目的额外资金将使Carney和Chellappan能够微调其算法，并提供更多用于自动识别的物种，尤其是在Anopheles Stephensi上。
有效的疟疾载体
卡尼（Carney）解释说，史蒂芬西（Stephensi）已适应城市环境，这可能导致非洲所见城市的严重爆发。尽管在美国尚未发现Stephensi Anopheles Stephensi，但佛罗里达仍然是蚊子传播疾病的关键地区。
卡尼说，他们的公民科学基础设施和物种识别技术旨在为可能的威胁建立准备。
随着项目的进步和技术的改善，Chellappan设想以负担得起的价格向公众提供陷阱，从而促进了国际和地方社区领导的蚊子监视和控制工作。
“我们是我们唯一可以从一张照片中成功实现基于解剖学的分类以识别蚊子的团队，” Chellappan在新闻声明中说。
他补充说：“我们的算法会自动从蚊子图像中识别头部，胸部，腹部和腿部，然后使用特定的解剖学成分来识别蚊子类型 - 例如，Anopheles Stephensi的机翼。”
