澳大利亚伍伦贡大学科学家研制出一款低成本便携设备，能在数秒钟内，通过捕捉蚊子翅膀的拍打声，精准识别传播疾病的三大蚊种——伊蚊、按蚊和库蚊，为追踪疟疾、登革热等蚊媒传染病提供了远比传统方法快捷的替代方案。研究团队日前在日内瓦举行的联合国“AI for Good”全球峰会上展示了这一成果。
这款设备无需联网，基于“微型机器学习”（TinyML）打造。TinyML是机器学习的前沿分支，旨在让AI模型直接运行在小型低功耗芯片上，而不依赖强大的计算机或云端，从而实现智能无处不在。
世界卫生组织将蚊子列为地球上最致命的动物，其每年夺走数十万人的生命。传统蚊媒监测虽然准确，却耗时漫长。科学家需从繁殖地采集水样，再于实验室分析幼虫才能确定种类。团队发现，声音可更快速地完成同样任务。每种蚊子振翅的方式各有不同，就像一种微妙而独特的“声学指纹”。基于此，他们开发出一款AI模型。
利用公开录音数据训练后，该模型识别准确率达到88.3%，对于此类音频分类任务已相当可靠。随着麦克风性能提升和录音清晰度增加，准确率还能进一步攀升。模型被部署在一个基于Arduino的小型设备上，这块低成本、可编程的电路板内置了麦克风和显示屏。
团队认为，这项技术真正的威力在于规模化部署：设备网络可全天候监听蚊子活动，并将结果汇聚成实时地图。就像导航软件实时呈现路况一样，这套系统能直观显示病媒蚊的聚集地。社区和公共卫生机构借此能够在疫情暴发前就及早发现热点，主动应对，而不再是被动等待。
