蚊子有毒又難抓?Wovenware 打算「AI治蚊」 我們常在商業領域裡聽到「人工智慧」這個詞,如在銀行、電商、保險等行業,AI的應用已經司空見慣。但事實上,在安全、管理等方面,AI 的應用空間也非常大,例如軟體公司 Wovenware 就想用 AI 技術去「找蚊子」。

事情要追溯到一年前。2017 年 9 月,有史以來第十大最強烈的大西洋颶風-瑪麗亞登陸波多黎各,當地的基礎建設被大面積破壞,最終造成了 2900 人死亡、經濟損失達 80 億。這是波多黎各有史以來遭受過的最嚴重的自然災害,目前依然在重建之中。

新聞也引起了 Wovenware 創始人 ChristianG.González 的注意:颶風過後,由於當地氣候溫暖,又有積水滋養,當地蚊子數量激增,透過叮咬讓疾病迅速蔓延開來;且由於醫藥用品災後殆盡,對城市重建雪上加霜。

波多黎各很快就收到了撥款和殺蟲劑,但監測、標記、捕捉 40 餘種蚊子並不是易事,且蚊子位置分散,非常耗費人力物力。在這個背景下, ChristianG.González 打算用 AI 切入「監測」,去鑑別蚊子。

今年 8 月初,Wovenware 與 Research Trust 共同研發了一個機器學習系統,在收集樣本圖像和標籤、經過資料訓練後,可以自動對蚊子進行分類。據創始人透露,6 個月內產品就會上線。

而早在 2016 年,也出現過類似的場景。適時 Alphabet 旗下的生命科學子公司 Verily 拉開了一場「人蚊大戰」。飼養感染了 Wolbachia 細菌的雄性埃及伊蚊(感染了 Wolbachia 的蚊子交配後無法繁殖),用於減少野外蚊子的正常繁殖。

之後, Verily 又研發了一套裝置,用於自動化孵育埃及斑蚊,再透過機器學習、人工智慧和視覺技術挑選出雄蚊,注射 Wolbachia 細菌,然後釋放到自然界中。他們使用定製的軟體演算法來提升蚊子的培養和釋放量,不斷最佳化的演算方法可以透過幾乎無法用肉眼檢測到的細微特徵來快速區分雄性蚊子和雌性蚊子。每週可以培育一百五十萬隻這種「太監」雄蚊。在 Verily 釋放了第一批約 2000 萬隻不育雄蚊後,該地區的野外雌蚊數量降低了68%。

無獨有偶,2017年史丹佛大學的昆蟲學家也曾建造了一個人工智慧的聲音感應智慧手機應用程式,可以透過翅膀產生的噪音分辨出蚊子種類。

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