Kiran Trivedi es un académico de la Universidad de Wollongong en India. Recientemente ha presentado una creación que podrías salvar cientos de vidas. Se trata de un dispositivo portátil capaz de identificar las especies de mosquitos que transportan enfermedades. Para tal tarea distingue el sonido del zumbido que hace cada variante.
El método tradicional para identificar la aparición de estos mosquitos peligrosos es tomar muestras de agua de donde se reproducen y analizar las larvas capturadas. Este sistema es preciso pero lento. La importancia de una alerta temprana es casi imposible de exagerar, los mosquitos son la mayor amenaza del reino animal para el ser humano. Cada año son responsables de cientos de miles de muertes.
Cada uno su zumbido
Las especies a detectar son el Aedes, el Culex y el Anopheles. Como cada una mueve sus alas a una frecuencia diferente el sonido resultante es único. En las pruebas realizadas hasta el momento el detector ha tenido un nivel de éxito del 88,3%. Trivedi incluso señala que con mejores micrófonos y grabaciones de mayor calidad podrían mejorar los resultados.
Cuando un mosquito pasa cerca del detector el dispositivo lo advierte en el momento. Aunque tener uno en el hogar podría ser útil, es probable que su mejor uso sea como parte de una red de alertas tempranas para las agencias de salud y prevención.
El camino del TinyML
El dispositivo usa un sistema de inteligencia artificial de tamaño reducido que fue entrenado específicamente para la tarea. Tiene forma triangular, una placa Arduino, una pequeña pantalla y un micrófono.
El entrenamiento se realizó con grabaciones de los mosquitos disponibles de forma pública. Y este es uno de los pocos casos en los que nos verán diciendo que los derechos de copia sobre el material original no son un asunto que deba importarnos. Sobre la escala de la IA, Trivedi explica: “TinyML nos permite poner la inteligencia directamente en el dispositivo. Esta identifica al mosquito en segundos, sin internet, sin costos en la nube o preocupaciones por la privacidad”.
