Učljivi algoritmi so sposobni reševati zelo kompleksne probleme, zato je njihova uporaba v znanosti vedno bolj razširjena. Novembra lani je tako veliko pozornosti požel algoritem AlphaFold, ki je sposoben predvideti strukture proteinov. Ameriška raziskovalna ekipa je v članku, objavljenem v reviji PLOS Neglected Tropical Diseases, pokazala, da je strojno učenje mogoče uporabiti za razlikovanje podobnih vrst komarjev mrzličarjev.

Pri spremljanju širjenja malarije je treba hitro, učinkovito in natančno določiti vektor, ki prenaša bolezen. Rod Anopheles vsebuje številne vrste komarjev mrzličarjev, ki so si med seboj lahko zelo podobne. Pravilna identifikacija vrst je pogosto zelo težavna celo za izkušene entomologe. Problematične vrste komarjev se zato določa predvsem s PCR-testi, ki pa za hitre analize vzorcev na terenu niso primerni.

Na srečo so stroji boljši od ljudi, vsaj pri določanju skoraj identičnih vrst komarjev. Raziskovalci in raziskovalke so uporabili nevronske mreže, sposobne strojnega učenja. Raziskovalna ekipa je nevralno mrežo učila razlikovati morfološko podobne vrste komarjev iz rodu Anopheles na 1700 fotografijah. Po usposabljanju je program pravilno določil več kot 95 odstotkov neoznačenih primerkov različnih vrst komarjev mrzličarjev - s tem je prekašal celo izurjene entomologe. Težko je sicer povsem pojasniti, kako je algoritmu to uspelo. Z vizualizacijskimi metodami je mogoče ustvariti zemljevid vročih točk slike, na katere se je osredotočil program, vendar so bila v tem primeru ta področja obširna in zahtevna za interpretacijo.

 Raziskovalna ekipa je prva pokazala, da lahko učljivi algoritmi razlikujejo tudi med zelo podobnimi vrstami komarjev. Ker tovrstni računalniški programi ne potrebujejo drage opreme, bi lahko postali učinkovita alternativa obstoječim načinom popisovanja različnih vrst komarjev mrzličarjev in drugih organizmov.

Z računalnikom je o komarjih pisala Bronja.

Članek: https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0008904