El mosquito es uno de los principales vectores para el contagio de enfermedades mortales. La inteligencia artificial está colaborando a avanzar en la investigación para detenerlos. (AFP)
El mosquito es uno de los principales vectores para el contagio de enfermedades mortales. La inteligencia artificial está colaborando a avanzar en la investigación para detenerlos. (AFP)
Redacción EC


El mosquito es el principal vector de transmisión de enfermedades complejas como la malaria, el zika, el dengue y la fiebre amarilla. Es por eso que la entomologista Marianne Sinka, de la Universidad de Oxford no solo se ha usado como carnada para avanzar en su investigación para detener estos males, sino que ahora usa la para realizar el seguimiento de estos insectos.


“Actualmente, la mejor forma de detectar las especies existentes es sentarse, levantarse los pantalones y esperar a que un mosquito te pique. Obviamente, esto conlleva varios problemas…”, dice Sinka. Ahora, junto a un grupo de investigadores utilizan teléfonos móviles de bajo costo, en combinación con el ‘deep learning’ o aprendizaje profundo, acelerado por GPU de Nvidia, para detectar mosquitos y así determinar si son de la especie que transmite la malaria y otras enfermedades mortales.


El objetivo es ayudar a que los gobiernos con pocos recursos, donde la malaria es endémica, identifiquen el lugar y el momento para rociar insecticidas, aplicar vacunas y realizar otras acciones para prevenir la enfermedad.


¿Y en qué consiste esta técnica? Los investigadores colocan un smartphone con una aplicación sensible al sonido en el área de ataque. Al igual que las personas, los animales y las máquinas, los bichos emiten un sonido particular. “Es ese zumbido distintivo que todos odiamos de los mosquitos”, dijo Ivan Kiskin, estudiante de doctorado de Oxford con experiencia en el procesamiento de señales y que trabaja en el proyecto. El proyecto, denominado Humbug, es producto de una colaboración entre la Universidad de Oxford y los Kew Gardens de Londres.


Los científicos usan grabaciones de mosquitos capturados y una Unidad de Procesamiento Gráfico (GPU) de Nvidia para capacitar una red neural a que reconozca el aleteo. Hasta ahora, el software basado en el aprendizaje profundo de la detecta el parecido entre diferentes aleteos, que pueden ser de hasta 1.000 veces por segundo. En varias pruebas, los algoritmos superaron a los expertos humanos.


Los investigadores de Humbug también comienzan a distinguir las especies, dijo Kiskin. Sin embargo, el progreso se ve obstaculizado por la necesidad de más datos para la capacitación, agregó.


Según la OMS, en el 2016 unas 200 millones de personas se contagiaron de malaria (el 90% de ellas están en África) y murieron alrededor de 445.000. De acuerdo con Unicef, la mayoría de estas muertes ocurrieron en niños menores de cinco años. 


Entre las 3.500 especies de mosquitos, solo 75 pueden transmitir malaria. De esas, alrededor de 40 se consideran las principales transmisoras del parásito que provoca la enfermedad. Hoy en día, para identificar las especies de mosquitos, los investigadores capturan los insectos (con cebos humanos o costosas trampas de luz) y los examinan en el microscopio.