모기는 말라리아, 뎅기열부터 지카 바이러스까지 온갖 질병을 옮기는 위험한 매개체입니다. 과거에는 자외선 램프, 모기향, 살충제, 모기장 등이 모기 방제에 주로 사용되었습니다. 이러한 방법들은 흔히 사용되었지만 효과가 미미했고, 특히 어린이, 노인, 그리고 민감한 체질의 사람들에게 2차 오염을 유발하기 쉬웠습니다.
최근 몇 년 동안 인공지능(AI) 기술은 모기 방제 분야에 활발히 적용되어 화학 약품 없이도 모기를 정확하게 식별하고 제거할 수 있는 스마트 모기 퇴치기가 개발되었습니다. 현재 주목할 만한 제품 중 하나는 이스라엘 엔지니어들이 개발한 브지고 아이리스(Bzigo Iris)로, 인공지능을 사용하여 실내 공간을 스캔하고 모기가 앉아 있는 위치를 감지합니다.

비지고 아이리스는 적외선 카메라와 AI 이미지 인식 시스템을 이용해 작동합니다. 모기를 감지하면 저출력 레이저를 사용하여 벽이나 천장에 모기의 위치를 표시합니다. 연결된 앱을 통해 사용자는 스마트폰으로 알림을 받습니다. 비지고는 레이저로 모기를 직접 죽이는 것은 아니지만, 사용자가 모기를 신속하게 발견하고 퇴치할 수 있도록 도와줍니다. 가장 큰 장점은 어두운 곳에서도 잘 작동하고, 소음이 없으며, 화학 약품이나 주기적인 교체가 필요 없다는 점입니다.
야외 환경에서 사용할 수 있는 스마트한 인공 지능(AI) 기반 모기 포획기를 개발했습니다. 이 장치는 날개 움직임과 모양을 기반으로 모기의 종을 식별할 수 있습니다. 포획기 자체에 내장된 카메라, 센서, 프로세서를 이용하여 뎅기열과 지카 바이러스의 주요 원인인 이집트숲모기(Aedes aegypti)와 같은 위험한 종을 구분합니다. 적합한 모기를 감지하면 장치가 자동으로 모기를 유인하거나 포획합니다.
이 시스템은 미국 국립 보건원(NIH) 의 지원을 받아 총 360만 달러의 예산으로 진행되는 EMERGENTS 프로젝트의 일부입니다. 이 장치는 도시와 농촌 지역 모두에서 사용할 수 있도록 설계되었으며, 배터리 또는 태양광으로 작동하고 지속적인 모니터링이 필요하지 않습니다. 인공지능의 이미지 처리 및 빠른 의사 결정 속도는 수동 개입 없이도 질병 발생 지역에서 질병 통제의 효율성을 높여줍니다.
우간다와 인도에서는 보건 기관들이 모기 식별 장치인 벡터캠(VectorCam)을 시험 운영하고 있습니다. 벡터캠은 스마트폰에 현미경과 인공지능 소프트웨어를 부착하여 모기를 식별하는 간단한 장치입니다. 이를 통해 보건 종사자들은 현장에서 15~18초 만에 모기 종을 신속하게 식별할 수 있으며, 샘플을 실험실로 가져갈 필요가 없습니다. 이 장치는 외딴 지역의 질병 감시에 있어 중요한 진전으로 여겨지고 있습니다.

또한 유럽에서는 위성 지도와 결합된 AI 기반 모델을 활용하여 모기 번식 가능성이 있는 지역을 파악하고 있습니다. 이를 통해 시기적절하고 효과적인 방제 또는 환경 복원이 가능해져 화학 물질의 과다 사용을 줄이고 지역 생태계를 보호할 수 있습니다.
베트남에서 스마트 모기 포획 기술은 아직 비교적 새로운 기술이지만, 특히 우기에 증가하는 뎅기열 발병률을 고려할 때 적용 가능성이 매우 높습니다. Bzigo Iris와 같은 장치는 밀폐된 공간과 수많은 전자 기기로 인해 완벽한 보안이 요구되는 도시 가정 환경에 적합할 수 있습니다. USF 모델과 같은 실외 AI 모기 포획기는 기술적, 재정적 지원이 제공된다면 지역 사회 질병 통제 프로그램에 통합될 수 있습니다.
기존 방식에 비해 초기 비용은 높지만, 장기적으로 볼 때 인공지능 기반 모기 포획 로봇은 화학 물질을 사용하지 않고, 오염을 유발하지 않으며, 주기적인 소프트웨어 업데이트를 통해 정확도를 향상시킬 수 있다는 점에서 최적의 선택입니다.
이 새로운 기술은 개인의 건강 보호를 지원할 뿐만 아니라 기후 변화, 연중 모기 번식, 다양한 생태 지역에 걸친 광범위한 분포라는 맥락에서 질병을 보다 선제적이고 신속하며 효과적으로 통제하는 데에도 도움이 됩니다.
출처: https://khoahocdoisong.vn/xuat-appear-robot-bat-muoi-bang-ai-post1551711.html








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