Digitomy y la Universidad de Sur de Florida desarrollan una trampa inteligente con IA para rastrear mosquitos transmisores de enfermedades

La empresa emergente Digitomy, nacida a partir de una investigación de la Universidad de Sur de Florida (USF), ha desarrollado una trampa inteligente impulsada por inteligencia artificial capaz de identificar especies de mosquitos con una precisión superior al 98% en pruebas de laboratorio.

Ideada por el profesor asociado Ryan Carney y el profesor Sriram Chellappan —quienes iniciaron las investigaciones de esta tecnología en 2018—, la plataforma busca transformar la vigilancia epidemiológica ofreciendo datos en tiempo real a los organismos de salud pública para contener brotes víricos transmitidos por vectores.

El sistema integra algoritmos patentados de visión por computador capaces de determinar no solo la especie exacta del insecto, sino también su género y si ha consumido sangre recientemente, conectando las lecturas a un panel de control en la nube.

Mecanismo de captura, óptica interna y eficiencia energética

El funcionamiento de la trampa automatizada acelera drásticamente los flujos de trabajo tradicionales de los entomólogos:

• Reducción del tiempo de inspección: El monitoreo convencional requiere la recogida manual y el análisis microscópico de especímenes, un proceso que demora de dos a tres días. La trampa de Digitomy procesa y clasifica las capturas para su revisión en el mismo día.
• Atracción y captura óptica: El dispositivo se ubica en ramas bajas o a nivel del suelo, atrayendo a los insectos mediante luz o cebo químico. Un ventilador interno aspira los mosquitos hacia una superficie adhesiva, donde lentes ópticas integradas toman fotografías de alta resolución para cotejarlas contra una base de datos de referencia.
• Bajo consumo eléctrico: Los cálculos de laboratorio indican una alta eficiencia energética, requiriendo un consumo eléctrico mínimo para procesar una tarjeta de captura completa en comparación con el intercambio de datos digitales estándar.

Integración en redes globales y comercialización

El equipo académico ha probado el dispositivo en colaboración con distritos de control de vectores de Florida como Anastasia y Hillsborough. Las métricas recolectadas se han integrado en capas de mapas de observación global, combinando datos automatizados con cientos de miles de reportes de ciencia ciudadana para rastrear poblaciones entre distintas regiones.

Asimismo, Digitomy trabaja en el desarrollo de un entorno de aprendizaje en la nube orientado a profesionales y ciudadanos para mejorar la identificación de especies mediante retroalimentación automatizada.

Actualmente, los investigadores colaboran con la oficina de transferencia tecnológica de la USF para licenciar el sistema a fabricantes establecidos de trampas y acelerar su comercialización a escala masiva.