MosquIoT: A System Based on IoT and Machine Learning for the Monitoring of Aedes aegypti (Diptera: Culicidae)

要約

毎年、世界中で何百万人もの人々が蚊が媒介する病気に感染しています。
最も危険な種の 1 つはネッタイシマカで、デング熱、黄熱病、チクングニア熱、ジカ熱などのウイルスの主な媒介者です。
公衆衛生への重大な影響を避けるためには、蚊の予防と撲滅キャンペーンが不可欠です。
この点で、昆虫学的監視は重要なツールです。
現在、この従来の監視ツールは手動で実行されており、当局がより適切な意思決定を行い、計画の取り組みを改善し、実行を迅速化し、利用可能なリソースをより適切に管理できるようにするためにデジタル変革が必要です。
したがって、実績のある技術に基づいた新しい技術ツールを設計および開発する必要があります。
ただし、そのようなツールは、コスト効率が高く、自律的で、信頼性が高く、実装が簡単である必要があり、接続とマルチプラットフォーム ソフトウェア アプリケーションによって有効になる必要があります。
このペーパーでは、MosquIoT という革新的なシステムの設計、開発、テストについて説明します。
これは、モノのインターネット (IoT) および Tiny Machine Learning (TinyML) テクノロジーが組み込まれた従来のオビトラップに基づいており、Ae の検出と定量化を可能にします。
ネッタイシマカの卵。
この革新的で有望なソリューションは、Ae の動作を動的に理解するのに役立つ可能性があります。
都市におけるネッタイシマカ個体群の調査では、現在の事後対応的な昆虫学的モニタリング モデルからプロアクティブで予測的なデジタル モニタリング モデルに移行しています。

要約(オリジナル)

Millions of people around the world are infected with mosquito-borne diseases each year. One of the most dangerous species is Aedes aegypti, the main vector of viruses such as dengue, yellow fever, chikungunya, and Zika, among others. Mosquito prevention and eradication campaigns are essential to avoid major public health consequences. In this respect, entomological surveillance is an important tool. At present, this traditional monitoring tool is executed manually and requires digital transformation to help authorities make better decisions, improve their planning efforts, speed up execution, and better manage available resources. Therefore, new technological tools based on proven techniques need to be designed and developed. However, such tools should also be cost-effective, autonomous, reliable, and easy to implement, and should be enabled by connectivity and multi-platform software applications. This paper presents the design, development, and testing of an innovative system named MosquIoT. It is based on traditional ovitraps with embedded Internet of Things (IoT) and Tiny Machine Learning (TinyML) technologies, which enable the detection and quantification of Ae. aegypti eggs. This innovative and promising solution may help dynamically understand the behavior of Ae. aegypti populations in cities, shifting from the current reactive entomological monitoring model to a proactive and predictive digital one.

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