ITI emplea la inteligencia artificial para frenar al mosquito tigre

La TIE se ha convertido en una práctica en expansión para el control biológico de estas plagas. Implica la cría masiva, dentro de una biofábrica del insecto. Una vez criados en la biofábrica, los machos --que no pican a las personas-- son esterilizados y liberados al medio ambiente. Al producirse la cópula entre machos estériles y hembras silvestres se consigue reducir la población del insecto.

Esta técnica evita el uso de pesticidas, por lo que es un método respetuoso con el medio ambiente. El volumen de cría dentro de la biofábrica es un factor determinante a la hora de poder extender el programa de control a grandes áreas geográficas, según ha explicado ITI en un comunicado.

En este contexto, 'MoTIA2' emplea la IA para mejorar su eficacia. Los resultados del proyecto, financiado por IVACE y los fondos FEDER, pueden tener relevancia para diferentes sectores económicos y sociales. Por un lado, la salud pública, ya que trabaja para resolver varios de los cuellos de botella del proceso de cría masiva y puede hacer viable la TIE para reducir poblaciones de insectos transmisores de enfermedades tales como el dengue o la chikungunya.

Se influye también de forma directa en el sector turístico, ya que el brote de enfermedades es uno de los criterios que tienen en cuenta los turistas a la hora de seleccionar destino, ha asegurado el instituto tecnológico.

Tras estudiar en una primera fase de este proyecto la utilización de algoritmos de IA de visión y audio para la aplicación de la TIE, 'MoTIA2' continúa con esta línea de trabajo, mejorando estos algoritmos y centrándose en el estudio del mosquito tigre.

Los objetivos se centran en desarrollar e implementar nuevos algoritmos orientados a mejorar la clasificación y conteo de pupas, es decir el estado previo a convertirse en mosquitos; mejorar algoritmos de audición destinados a detectar mosquitas hembra en los contenedores de liberación y en la optimización de los algoritmos de visión para detectar de manera automática insectos en imágenes de trampas de campo.

El investigador principal del proyecto MoTIA2 en ITI.
Técnicas de IA aplicadas a las biofábricas, Pedro Zuccarello, ha destacado que «el conocimiento adquirido favorecerá a sectores como el agrícola o el industrial, en los cuales se puedan aplicar tanto técnicas de seguimiento, conteo y clasificación de objetos en movimiento a alta velocidad como detección de anomalías y control de calidad mediante sonido».

El proyecto cuenta con el apoyo de una serie de diferentes empresas que han mostrado su interés en colaborar con ITI a lo largo de todas las fases.