모기는 말라리아, 뎅기열, 지카 바이러스 등 위험한 질병의 매개체입니다. 이전에는 모기 퇴치 방법이 주로 자외선 램프, 모기향, 살충제 또는 방충망에 의존했습니다. 이러한 방법들은 널리 사용되고 있지만, 효과가 크지 않고 특히 어린이, 노인, 민감성 피부를 가진 사람들에게는 2차 오염을 유발하기 쉽습니다.
최근 몇 년 동안 AI 기술은 모기 방제 분야에 널리 적용되어, 화학 물질 없이도 정확하게 목표물을 식별하고 박멸할 수 있는 스마트 모기 포획 장치가 개발되었습니다. 오늘날 주목할 만한 장치 중 하나는 이스라엘 엔지니어들이 개발한 Bzigo Iris입니다. 이 제품은 인공지능을 활용하여 실내 공간을 스캔하고 모기가 쉬고 있을 때 감지합니다.

Bzigo Iris는 적외선 카메라와 AI 이미지 인식 시스템을 탑재하고 있습니다. 모기를 감지하면 저전력 레이저를 사용하여 벽이나 천장에 모기가 있는 위치를 표시합니다. 기기 소유자는 연결된 앱을 통해 휴대폰으로 알림을 받게 됩니다. Bzigo는 레이저를 사용하여 모기를 직접 박멸하는 것이 아니라, 사용자가 신속하게 감지하고 처리할 수 있도록 도와줍니다. 가장 큰 장점은 어두운 곳에서도 잘 작동하고 소음이 없으며, 화학 약품이나 정기적인 교체가 필요하지 않다는 것입니다.
사우스 플로리다 대학교(USF)의 과학자들은 실외 환경에서 AI 기반 스마트 모기 트랩을 개발했습니다. 이 트랩은 날개 움직임과 모양을 기반으로 모기 종을 식별할 수 있습니다. 이 장치는 트랩에 카메라, 센서, 프로세서를 직접 장착하여 뎅기열과 지카 바이러스의 주범인 이집트숲모기(Aedes aegypti)와 같은 위험 종을 구분합니다. 적합한 모기를 감지하면 자동으로 빨아들이거나 포획합니다.
이 시스템은 미국 국립 보건원( NIH)의 지원을 받아 총 360만 달러 규모의 EMERGENTS 프로젝트에 참여합니다. 이 장치는 도시와 농촌 지역 모두에서 사용할 수 있도록 설계되었으며, 배터리 또는 태양열로 작동하고 지속적인 모니터링이 필요하지 않습니다. 빠른 이미지 처리 속도와 AI 의사결정 기능은 수동 개입 없이도 감염병 발생 지역에서 전염병 예방 효과를 향상시키는 데 도움이 됩니다.
우간다와 인도의 보건 기관들은 스마트폰에 현미경과 AI 소프트웨어를 탑재하여 모기를 식별하는 간단한 기기인 벡터캠(VectorCam)을 테스트하고 있습니다. 덕분에 의료진은 샘플을 실험실로 가져오지 않고도 15~18초 만에 현장에서 모기 종을 신속하게 식별할 수 있습니다. 이 기기는 외딴 지역의 질병 감시에 있어 중요한 진전으로 여겨집니다.

또한, 유럽에서는 AI와 위성 지도를 결합한 여러 모델을 활용하여 잠재적 모기 번식지를 파악하고 있습니다. 이를 통해 적절한 시간과 장소에 살포 또는 환경 처리가 가능해져 화학물질 남용을 줄이고 지역 생태계를 보호할 수 있습니다.
베트남에서 스마트 모기 포획 기술은 아직 상당히 새로운 분야이지만, 특히 우기에 증가하는 뎅기열과 같은 상황에서 활용 가능성이 매우 높습니다. Bzigo Iris와 같은 기기는 밀폐된 공간과 많은 전자 기기의 절대적인 안전이 요구되는 도시 가정 환경에 적합할 수 있습니다. USF 모델과 같은 실외 AI 트랩은 기술적, 재정적 지원을 받는다면 지역 사회 질병 관리 프로그램에 통합될 수 있습니다.
초기 비용은 기존 방식에 비해 여전히 높지만, 장기적으로 볼 때 AI 기반 모기 포획 로봇은 화학 물질이나 오염 없이 지속적으로 작동할 수 있고, 정확도를 높이기 위해 소프트웨어를 주기적으로 업데이트할 수 있기 때문에 최적의 선택입니다.
이 새로운 기술은 개인의 건강을 보호하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 모기가 일년 내내 발생하고 다양한 생태 지역으로 퍼지는 기후 변화 상황에서 질병을 보다 사전 예방적이고 신속하고 효과적으로 통제하는 데 도움이 됩니다.
출처: https://khoahocdoisong.vn/xuat-hien-robot-bat-muoi-bang-ai-post1551711.html
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