استعان باحثون من «جامعة جنوب فلوريدا» في الولايات المتحدة بالذكاء الاصطناعي لمراقبة البعوض؛ للمساعدة في مكافحة الملاريا في أفريقيا بواسطة تقنية مستحدثة.
وأوضحوا، عبر موقع الجامعة، أنّ الجهود ستركز على نشر مصائد ذكية متقدّمة لتحديد البعوض الذي يحمل طفيل الملاريا في الوقت الفعلي.
ويتعاون الباحثون في «جامعة جنوب فلوريدا» مع فريق من الباحثين لتطوير بحوث الملاريا، واستكشاف حلول مبتكرة لاستهداف البعوض المُصاب بها في الوقت الفعلي.
ويُعدّ هذا المشروع جزءاً من جهد دولي مموَّل بمنحة مقدارها 3.6 مليون دولار من «المعهد الوطني للحساسية والأمراض المُعدية» في الولايات المتحدة، ويهدف إلى إنشاء مركز دولي جديد للتميُّز في بحوث مكافحة الملاريا في غرب أفريقيا ووسطها، مع خبراء في نيجيريا والكاميرون.
ووفق «منظّمة الصحة العالمية»، كان ثمة 249 مليون حالة جديدة من الملاريا عالمياً و608 آلاف حالة وفاة في عام 2022. وكانت أفريقيا الأكثر تأثّراً بالمرض، حيث تمثّل 95 في المائة من وفيات الملاريا في 2022.
وتحدُث الإصابة عادةً عندما تمتصّ البعوضة دماء شخص مصاب بالملاريا، فتسحب طفيليات الملاريا من دمه، والتي تتطوّر داخل البعوضة وتنتقل إلى غددها اللعابية. وعند لدغها شخصاً آخر، تحقن الطفيليات في دمه، حيث تتكاثر في الكبد، ثم تنتقل إلى خلايا الدم الحمراء، مما يؤدّي إلى تدميرها وظهور أعراض الملاريا.
وعلى مدى السنوات الـ5 المقبلة، سيعمل المركز الدولي على تطوير استراتيجيات قائمة على الأدلة للقضاء على الملاريا، بما فيها تدريب جيل جديد من العلماء الأفارقة، وفهم أفضل لمقاومة المبيدات الحشرية، والتحقيق في التوسُّع الجغرافي لبعوض «الأنوفيلة ستيفنسي»، وهو ناقل خطير للملاريا في المناطق الحضرية، والذي بدأ مؤخراً بغزو أفريقيا.
ومن المقرَّر أن يستخدم الباحثون تقنياتهم في مراقبة البعوض من خلال تدريب العلماء المحلّيين على استخدام منصة «mosquitodashboard.org»، وهي منصة متابعة عالمية للبعوض أُنشئت عام 2022، وتجمع معلومات عن البعوض من مختلف المصادر باستخدام الصور التي يُحمّلها الأشخاص عبر هواتفهم الذكية، وتعرضها في لوحة تفاعلية في الوقت الحقيقي.
وباستخدام بعض الخوارزميات الفريدة، يختبر الفريق المصائد الذكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تجذب بعوض «الأنوفيلة ستيفنسي» الناقل لطفيل الملاريا وتراقبه.
ويهدف المشروع إلى نشر نماذج أولية متعدّدة للمصيدة الذكية في جميع أنحاء غرب أفريقيا ووسطها لأتمتة التعرُّف الفوري على بعوض «الأنوفيلة ستيفنسي».
وتعتمد الخوارزمية على تحديد النوع من خلال مكوّنات تشريحية مثل الجناح، والرأس، والصدر، والبطن، والساقين، عند تحميل صورة واحدة عبر المنصة.
اختُبِرت هذه التقنية بالفعل في إثيوبيا ومدغشقر، وسيسمح التمويل الإضافي بتحسين خوارزميات المصائد الذكية وإضافة أنواع جديدة من البعوض المسبب للملاريا للتحديد التلقائي.
ويأمل الفريق أن تُباع المصائد الذكية للمواطنين بأسعار معقولة لتعزيز مراقبة البعوض ومكافحة المرض من قبل المجتمع المحلّي.
