Исследователи из Mosquito Alert (принадлежащие CEAB-CSIC, CREAF и UPF) вместе с исследователями из Будапештского университета показали, что алгоритм искусственного интеллекта способен распознавать тигрового комара (Aedes albopictus) на фотографиях, отправленных пользователями Mosquito Alert.
Результаты исследования, опубликованные в Scientific Reports , были получены путем применения технологии глубокого обучения или глубокого обучения , аспекта искусственного интеллекта, который стремится подражать способу обучения людей и который ранее использовался в области здравоохранения для интерпретации медицинских изображений. (Рентгеновские снимки пациентов с COVID-19 для выявления пневмонии или черты лица для выявления сердечных заболеваний, среди прочего). Для того, чтобы машина могла обучаться, глубокому обучению требуется много обучающих данных.
Джон Палмер говорит: «Первоначальная идея состоит в том, чтобы заставить машину классифицировать простейшие фотографии, а задачу определения наиболее проблемных изображений, требующих консенсуса, оставить на усмотрение экспертов».
В случае приложения Mosquito Alert эти изображения были отправлены общественностью и в течение многих лет обозначались экспертами проекта как «тигровый комар» или «не тигровый комар». В частности, в исследовании использовалось 7 168 секретных фотографий комаров, которые участники проекта прислали в период с 2015 по 2019 годы. После обучения алгоритм смог правильно классифицировать 96% фотографий этого насекомого.
«Первоначальная идея состоит в том, чтобы заставить машину классифицировать простейшие фотографии, а задачу определения наиболее проблемных изображений, требующих консенсуса, оставить экспертам. По мере того, как искусственная система учится на классификациях экспертов, мы сможем расширить диапазон автоматически каталогизируемых видов “, – объясняет Джон Палмер, исследователь UPF и содиректор Mosquito Alert.
Больше предсказуемости
Эта веха может означать до и после наблюдения и мониторинга тигровых комаров и других комаров, способных передавать болезни. «Мы тренируем социальную иммунную систему против этих комаров. Чем быстрее будет обнаружена угроза, тем быстрее можно будет отреагировать на нее», – комментирует Фредерик Бартумеус, содиректор Mosquito Alert и исследователь ICREA в CEAB-CSIC и CREAF. С одной стороны, гражданская наука Mosquito Alert позволяет любому быть частью этой новой социальной иммунной системы и размещать огромное количество фотографий комаров, с другой стороны, искусственный интеллект позволяет ускорить процесс классификации полученных фотографий и таким образом помочь специалистам в области общественного здравоохранения принимать более качественные и быстрые решения в отношении борьбы с комарами.
“Во времена крайней необходимости, например, в месяцы наибольшей активности комаров или в контексте эпидемиологического кризиса, искусственный интеллект может помочь нам, чтобы система могла поглощать больший объем информации, постоянно контролируя ее качество, которое она является ключевым фактором, если данные будут использоваться для принятия решений в области общественного здравоохранения », – добавляет Фредерик Бартумеус.
Автоматизация спасает жизни
Присутствие тигрового комара в Испании представляет угрозу для здоровья населения. Миллионы людей страдают от его присутствия и подвергаются риску передачи таких заболеваний, как лихорадка денге или чикунгунья. В Европе тигровый комар ежегодно с 2007 года становится причиной небольших вспышек этих вирусных заболеваний, передаваемых на местном уровне, против которых отсутствуют вакцины. Единственная профилактическая мера – борьба с комарами, которые их переносят. Оценка риска и необходимых мер по его снижению требует наличия точной информации о популяциях тигровых комаров, а это дорогостоящая и трудоемкая задача, требующая ручного размещения и проверки ловушек и их последующего анализа в лаборатории, где обнаруживаются насекомые. Методология, которая не применима для охвата больших географических территорий.
Методы гражданской науки Mosquito Alert, которые позволяют любому сообщать о присутствии комара через мобильное приложение, доступное на Android и iOS, являются альтернативой, которая позволяет легко покрывать большие географические районы в течение сезона комаров. С 2015 года инициатива ежегодно получает тысячи фотографий, которые помогают оценить численность комаров. Тем не менее, этот большой объем фотографий по-прежнему классифицируется путем визуального изучения экспертами-энтомологами, что требует времени и многолетнего опыта. Включение искусственного интеллекта в этот процесс может ускорить классификацию и, таким образом, разработать карты опасностей, близкие к реальному времени, которые улучшат борьбу с тигровыми комарами.
Роджер Эритжа, ученый CREAF и энтомологический директор Mosquito Alert, разъясняет ограничения искусственного интеллекта: «Потребуется время, пока машина сможет обладать такими же возможностями, как глаз эксперта, особенно для других менее характерных видов, чем тигровые комары . В Испании Описано 62 вида комаров, многие из которых в настоящее время не могут быть классифицированы по изображению, но должны быть изучены под микроскопом. В некоторых других случаях для их идентификации требуется даже генетический анализ».