L’arribada de l’estiu acostuma a venir acompanyada de les habituals picades de mosquits. Més enllà de la seva molèstia, aquests insectes poden ser portadors de patògens, i l’augment de temperatures facilita la seva expansió. És per això que un grup d’investigadors del grup Scene Understanding and Artificial Intelligence Lab (SUNAI) de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) ha desenvolupat una tecnologia d’intel·ligència artificial (IA) basada en xarxes neuronals capaç de reconèixer les diverses espècies d’aquest insecte gràcies al volum de fotografies penjades a l’aplicació Mosquito Alert per part de la ciutadania.

“La identificació dels mosquits és fonamental, ja que les malalties que transmeten segueixen sent un problema de salut pública important”, apunta l’investigador Gereziher Adhane. Aquesta pràctica la poden dur a terme els entomòlegs analitzant les formes de les ones espectrals que generen el batut de les ales dels insectes, però comporta molt de temps i és poc eficient, atesa la ràpida expansió de les poblacions. És per això que les xarxes neuronals esdevenen una eina adequada per la tasca, ja que amb l’entrenament adequat són capaces de processar grans quantitats de dades amb una precisió mil·limètrica. “Els sistemes automatitzats per a identificar mosquits podrien ajudar a monitorar fàcilment els brots de vectors de malalties”, assegura Adhane.

Una IA entrenada amb fotografies ciutadanes

Per tal d’entrenar la intel·ligència artificial perquè sigui capaç d’identificar les diferents variants de mosquits del planeta, els investigadors han utilitzat la informació recaptada a Mosquito Alert, una plataforma impulsada el 2014 per la Institució Catalana de Recerca i Estudis Avançats (ICREA), el Centre d’Estudis Avançats de Blanes (CEAB) i el Centre de Recerca Ecològica i Aplicacions Forestals (CREAF). La iniciativa compta amb una aplicació per a dispositius mòbils que permet enviar notificacions quan ens pica un mosquit i penjar fotografies d’espècimens detectats i de nius de cria. La voluntat del projecte és crear un mapa de distribució de les diferents espècies a escala mundial a través de la ciència ciutadana.

La xarxa neuronal de l'equip de la UOC parteix de la informació recaptada en fotografies de ciutadans voluntaris de la plataforma Mosquito Alert

Aquesta tècnica possibilita la captació de grans volums de fotografies per investigar, però també té els seus inconvenients, com el fet que són imatges enregistrades en condicions no controlades i per voluntaris no experts. Segons els autors del projecte, els algoritmes tradicionals d’aprenentatge automàtic serien ineficients a l’hora de processar aquesta informació, ja que la morfologia dels mosquits és molt similar en totes les seves espècies. Amb tot, l’equip ha pogut resoldre aquesta limitació amb la seva tecnologia: “Les xarxes neuronals que hem desenvolupat poden aconseguir un rendiment similar al d'un expert, i els algoritmes són potents per a processar les dades massives de les fotografies”, assevera l’investigador de la UOC.

Actualment, el projecte encara es troba en fase de desenvolupament, però els seus autors confien que en el futur pròxim puguin implementar les xarxes neuronals en l’ús quotidià. “El model que desenvolupem podria utilitzar-se en aplicacions pràctiques amb petites modificacions per a funcionar en aplicacions mòbils”, confirma Adhane.