AIが解く世界の難問 · 生命科学 · Nature (computational biology) · 2026-10-20
蚊のサーベイランスの変革：高速かつ高精度な幼虫認識のためのハイブリッド深層学習ツールLarvaFormer
原題: Transforming mosquito surveillance LarvaFormer as a hybrid deep learning tool for rapid and accurate larval recognition
蚊媒介性疾病は年間70万人以上の死亡をもたらすが、成虫を標的とする従来の防除方法は効果が乏しく、環境への負荷も大きい。提案されたLarvaFormerは、CNNとVision Transformerを特殊な注意機構と組み合わせたハイブリッド深層学習フレームワークで、蚊の幼虫を自動分類する。2つのベンチマークデータセットでそれぞれ98.97%と99.50%という最先端の精度を達成し、迅速で正確な幼虫識別により、的確で環境に配慮した蚊の防除戦略を支援する。