Mit machine-learning zur Ausrottung der tsetse-fliege in Afrika südlich der Sahara

Die tsetse-fliege hat wreaked Verwüstung über große Teile der sub-Sahara-Afrika. Etwa die Größe einer stubenfliege, das Insekt überträgt Parasiten, die tödlich sein können, sowohl für den Menschen (Schlafkrankheit) und Tiere (nagana)—vor allem Rinder. In vielen Ländern der sub-Sahara, gibt es große Regionen, in denen die Landwirte können Rinder; die meisten sterben als Folge der Infektion durch die trypanosomiasis Parasiten. Und wenn die Landwirte nehmen die Gefahr, die Viehzucht, Sie Leben mit der ständigen Angst, dass Ihre Tiere infiziert werden durch den Parasiten. Die tsetse-verursacht hat, viele Bauern verlieren Ihre Lebensgrundlage als auch als eine wesentliche Quelle von Nahrung für Ihre Dörfer. In der gesamten sub-Sahara-Afrika, Vieh Todesfälle von leishmanien verursachen können Milliarden von Dollar an Produktions-und wirtschaftliche Verluste.

Ein Columbia-team ist daher Vorreiterrolle ein machine-learning-basierte Bildgebung und Sortieren Lösung, die darauf abzielt, drastisch zu reduzieren Afrikas tsetse-population. Die Lösung, die es ermöglicht die Sortierung von männlichen und weiblichen tsetsefliegen, wurde entdeckt von Zelda Moran, jetzt wissenschaftlicher Mitarbeiter am Zentrum für Nachhaltige Entwicklung in Columbia Earth Institute.

Während der Arbeit als Praktikant bei der Internationalen Atomenergie-Agentur (IAEA), Moran zuerst verwendet nah-Infrarot-Licht zu peer in die Puppen von tsetse-Fliegen, um zu bestimmen, Ihre sex. Ihr Roman Sortier-Technik, die miteinbezieht, die Puppen unter dem Mikroskop und mithilfe von nah-Infrarot-Licht zu fotografieren—ist entwickelt, um die sterile Insekten Technik, die der IAEO verwendet, um auszurotten, die tsetse-Populationen in Sansibar und anderen Ländern. Der entkeimungs-Technik verwendet Bestrahlung zu Rendern große Anzahl von männlichen Fliegen unfruchtbar. Die Fliegen sind dann freigegeben werden, in Brutgebieten, wo Sie Paaren sich mit Weibchen fliegt. Da die Weibchen in der Regel Paaren sich nur einmal im Leben, die unbefruchteten Paarung wird eine drastische Reduzierung der tsetse-population und die Vermeidung der Ausbreitung der Krankheit, sodass die Landwirte auf mehr sicher Vieh.

Wie es ist, obwohl, Fliegen-Produktion labs verwenden eine manuelle und zeitraubende Technik zum Sortieren der fliegt wirklich durch sex. Die Lösung für das Sortieren, die einst durch das Columbia-team, mal raffiniert, werden es ermöglichen, die labs zu Sortieren, die fliegt schneller und effizienter und in größerem Maßstab. Diese Verbesserung ermöglicht es den Laboren auf dem Schiff eine höhere Anzahl von sterilen Fliegen, die in früheren Phasen Ihres Lebenszyklus, die aus der sub-Sahara-Brutstätten.

Das innovative Forschungs-Projekt entstand aus einer zufälligen Begegnung. Vor vier Jahren, Moran und Szabolcs Marka, trafen sich bei der IAEA in Wien. Sie waren beide daran interessiert, high-tech-Lösungen für die öffentliche Gesundheit Probleme, und fanden sich bald darüber zu diskutieren, wie verwenden Sie Computer-vision Methoden zur Bekämpfung der tsetse-fliege Befall. Nach Moran beendete Ihr Praktikum bei der IAEO und später nach New York zog, hat Sie zusammen mit dem Marka-Labor an der Columbia. In diesem Labor, Szabolcs Marka, einem Astrophysiker mit einem know-how in der Biophysik, und Zsuzsa Marka, einem experimentellen Physiker, hatte vorher zusammen auf Insekten-Verhalten Forschung, einschließlich, wie zu mildern malaria-Mücken und Fruchtfliegen. Die Markas‘ know-how in der Optik, hardware-Instrumentierung und Elektronik wurde auch erfolgreich verwendet in der Biophysik und Astrophysik-Anwendungen. Die meisten prominent, Sie sind auch Mitglieder der LIGO Wissenschaftlichen Zusammenarbeit, einem Zusammenschluss von Wissenschaftlern, die daran arbeiteten das instrument, das im Jahr 2015 erkannt Gravitationswellen—eine Entdeckung, führte die Wissenschaftler bei LIGO gewinnen den Nobelpreis. John Wright, das vierte Mitglied der Forschungsgruppe, der ist Elektroingenieur, hat high-dimensional data analysis und entwickelt algorithmen zur Lösung imaging-Probleme—in diesem Fall die Puppen-Bilder. Wright und die Markas sind auch Partner von Columbia Data Science Institute. Zusammen, die Mannschaft zielt auf die Entwicklung eines Sortier-Maschine Prototyp verarbeiten können Zehntausende von Puppen Bilder pro Tag.

Jetzt stehen die vier konzentrieren sich auf das sammeln große Anzahl von Puppen Bilder, die verwendet werden, um Zug eine machine-learning-Algorithmus. Zur gleichen Zeit, sind Sie auch der Entwicklung eines Roboters, der kann Art die Puppen basierend auf dem Ergebnis des Algorithmus. Sobald der Roboter verarbeiten kann eine große Anzahl von Bildern mit hoher Genauigkeit, werden Sie senden Sie es an die IAEO, die es verwenden, um die Sortierung der männlichen Fliegen, bestrahlen Sie Sie und lassen Sie Sie in Afrika.