Um dispositivo compacto desenvolvido por um pesquisador da Universidade de Wollongong, na Austrália, usa inteligência artificial para reconhecer espécies de mosquitos associadas à transmissão de doenças. A tecnologia analisa o som produzido pelas asas dos insetos e entrega uma identificação em poucos segundos.
Criado por Kiran Trivedi, o equipamento foi apresentado recentemente no encontro AI for Good Global Summit, realizado em Genebra, na Suíça. A proposta é oferecer uma alternativa mais rápida aos métodos tradicionais de monitoramento de vetores usados no combate a enfermidades como malária e dengue.
A solução funciona sem conexão com a internet e utiliza o conceito de Tiny Machine Learning (TinyML), permitindo que modelos de inteligência artificial sejam executados diretamente em pequenos chips de baixo consumo energético. O objetivo é ampliar o acesso ao acompanhamento de mosquitos em regiões com poucos recursos laboratoriais.
O sistema foi projetado para diferenciar três grupos de mosquitos considerados relevantes para a saúde pública: Aedes, Anopheles e Culex. Para isso, o equipamento capta os ruídos produzidos pelo movimento das asas e identifica padrões acústicos específicos de cada espécie.
A estratégia busca superar limitações dos procedimentos convencionais de vigilância. Atualmente, a identificação costuma depender da coleta de amostras em locais de reprodução, como áreas com água acumulada, seguida de análise laboratorial das larvas para determinar a espécie.
De acordo com Kiran Trivedi, pesquisador da Universidade de Wollongong responsável pelo desenvolvimento do dispositivo, a inteligência artificial embarcada permite levar a capacidade de análise diretamente ao equipamento, sem exigir estruturas externas de processamento.
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