蚊子有毒又难抓？Wovenware 把“AI治蚊”提上日程

我们常在商业领域里听到“人工智能”这个词，如在银行、电商、保险等行业，AI的应用已经司空见惯。但事实上，在安全、管理等方面，AI 的应用空间也非常大，例如软件工程公司  Wovenware 就想用 AI 技术去“找蚊子”。

事情要追溯到一年前。2017 年 9 月，有史以来第十大最强烈的大西洋飓风-玛丽亚登陆波多黎各岛，当地的基础建设被大面积破坏，最终造成了 2900 人死亡、经济损失达 80 亿。这是波多黎各岛有史以来遭受过的最严重的自然灾害，目前依然在重建之中。

城市的重建是重中之重，但另一则新闻也引起了  Wovenware 创始人 ChristianG.González 的注意：飓风过后，由于当地气候温暖，又有积水滋养，当地蚊子数量激增，通过叮咬让疾病迅速蔓延开来；且由于医药用品灾后殆尽，对城市重建雪上加霜。

波多黎各很快就收到了拨款和杀虫剂，但监测、标记、捕捉 40 余种蚊子并不是易事，且蚊子位置分散，非常耗费人力物力。在此背景下， ChristianG.González 打算用 AI 切入“监测环节”，去鉴别蚊子。

今年 8 月初， Wovenware 与 Research Trust 共同研发了一个机器学习系统，在收集样本图像和标签、经过数据训练后，可以自动对蚊子进行分类。据创始人透露，6 个月内产品就会上线。

而早在 2016 年， 也出现过类似的场景。 适时  Alphabet 旗下的 生命科学子公司 Verily 拉开了一场“人蚊大战”。饲养感染了 Wolbachia 细菌的雄性埃及伊蚊（感染了 Wolbachia 的蚊子交配后无法繁殖），用于减少野外蚊子的正常繁殖。

之后， Verily 又研发了一套 装置，用于自动化孵育埃及伊蚊，再通过机器学习、人工智能和视觉技术挑选出雄蚊，注射 Wolbachia 细菌，然后释放到自然界中。他们使用定制的软件算法来提升蚊子的培养和释放量，不断优化的演算方法可以透过几乎无法用肉眼检测到的细微特征来快速区分雄性蚊子和雌性蚊子。每周可以培育一百五十万只这种“太监”雄蚊。 在 Verily 释放了第一批约 2000 万只不育雄蚊后，该县的野外雌蚊数量降低了68%。

无独有偶，2017年 斯坦福大学的 昆虫学家也曾建造了一个人工智能的声音感应智能手机应用程序，可以通过翅膀产生的噪音分辨出蚊子种类。