Como muchos saben, los mosquitos son transmisores de patógenos que causan enfermedades muy difíciles de manejar. Detectar aquellos potencialmente nocivos es un punto clave en la prevención, pero la ciencia no había podido avanzar mucho en el tema… hasta ahora. Y es que un nuevo estudio sugiere que la inteligencia artificial puede ayudar a identificar a estos mosquitos objetivos.
Los investigadores describen un sistema de inteligencia artificial llamado Red Neural Convolucional, el cual es capaz de clasificar a los individuos por sexo, género, especie y cepa. Usándolo esperan identificar de forma rápida y precisa a los mosquitos que transmiten enfermedades como la malaria.
Red neuronal convolucional
Los investigadores usaron una red neuronal enrevesada para procesar una biblioteca de datos que contenía 1,709 imágenes bidimensionales de mosquitos adultos. Los mosquitos de las fotos fueron recolectados de 15 colonias en cinco regiones geográficas diferentes.
Entre ellos, estaban cuatro especies que no son fáciles de identificar ni siquiera para expertos en el tema como los entomólogos médicos. También incluyeron mosquitos que se habían almacenado de dos formas diferentes para estudios: congelación instantánea o muestras secas.
La inteligencia artificial puede clasificar mosquitos con un alto nivel de precisión
El proceso fue similar al que ocurre cuando un humano entra a una biblioteca física. Al igual que el cerebro humano, la red neuronal basada en inteligencia artificial empezó a nutrirse para poder identificar a los mosquitos y clasificarlos en varias categorías.
Los investigadores entrenaron a la red neuronal para distinguir el reconocido género Anopheles de otros géneros de mosquitos, identificar las diferentes especies y sexos dentro de este, e incluso identificar dos cepas dentro de una misma especie.
Tal y como suena, es un proceso complejo que tomaría mucho tiempo con herramientas tradicionales, pero la inteligencia artificial prometer ayudar en el reconocimiento de los mosquitos. Y no se trata de una afirmación sin bases; al ponerla en práctica, descubrieron que la red podría predecir con una precisión de 99,96 por ciento la clase y con una precisión del 98,48 por ciento el sexo.
La importancia estratégica de este desarrollo
Con el problema de la pandemia, las enfermedades transmitidas por mosquitos, como la malaria, podrían parecer un problema minúsculo, pero nada tan distante de la realidad. La malaria ha sido una emergencia de salud pública de carácter mundial durante mucho tiempo, siendo África uno de los continentes más afectados.
Identificar los mosquitos es una tarea difícil, pero necesaria para conocer su comportamiento, y en función de este, desarrollar estrategias preventivas más efectivas. Pero algunas especies son casi indistinguibles incluso para taxónomos capacitados.
“Estos resultados demuestran que la clasificación de imágenes con aprendizaje profundo puede ser un método útil para la identificación del mosquito de la malaria, incluso entre especies con variación morfológica críptica”, escriben los investigadores en su documento.
“El desarrollo de un método independiente y preciso de identificación de especies puede mejorar potencialmente las prácticas de vigilancia de mosquitos”.
Por lo que los resultados de este estudio demuestran que la inteligencia artificial definitivamente puede ayudar en este objetivo de identificación de mosquitos.
Referencia:
Delimiting cryptic morphological variation among human malaria vector species using convolutional neural networks. https://journals.plos.org/plosntds/article?id=10.1371/journal.pntd.0008904