Точность распознавания составляет 88,3%, и устройство не требует подключения к интернету.
Доцент Университета Вуллонгонга Киран Триведи разработал портативное устройство, использующее технологию Tiny Machine Learning (TinyML), способное распознавать комаров-переносчиков заболеваний по акустическому отпечатку их взмахов крыльев.
Система определяет три наиболее опасных вида — Aedes, Anopheles и Culex — за считанные секунды без необходимости интернет-соединения, используя недорогой микроконтроллер Arduino с встроенным микрофоном и дисплеем. Точность распознавания достигает 88,3%, что, по словам разработчика, является хорошим показателем для анализа звука и может быть улучшена с более качественными микрофонами. Устройство уже было продемонстрировано на Глобальном саммите ООН по использованию ИИ во благо в Женеве.
Традиционные подходы к мониторингу переносчиков требуют забора проб воды из мест размножения, разведения личинок и их микроскопического анализа в лабораторных условиях — процесс занимает много времени и недоступен в удаленных районах. Детектор на основе TinyML обходит эти ограничения: каждый вид комаров формирует уникальный звуковой профиль, который модель машинного обучения, обученная на общедоступных записях, распознает в реальном времени.
Устройство функционирует на маломощном чипе, что исключает расходы на облачные сервисы и решает вопросы конфиденциальности.
Когда люди представляют себе ИИ, они думают о крупных системах в облаке. TinyML переносит интеллект прямо на маленькое устройство, — отметил ученый.
Всемирная организация здравоохранения считает комара самым смертоносным существом на план
Фото: hi-tech.mail.ru