ИИ и сложнейшие проблемы мира · Науки о жизни · Nature (computational biology) · 2026-10-20
Трансформация мониторинга комаров: LarvaFormer как гибридный инструмент глубокого обучения для быстрого и точного распознавания личинок
Оригинальное название: Transforming mosquito surveillance LarvaFormer as a hybrid deep learning tool for rapid and accurate larval recognition
Комариные заболевания ежегодно уносят более 700 000 жизней, однако традиционные методы борьбы, нацеленные на взрослых комаров, часто неэффективны и вредны для окружающей среды. LarvaFormer — гибридный фреймворк глубокого обучения, объединяющий сверточные нейронные сети и Vision Transformers со специализированными механизмами внимания для автоматической классификации личинок комаров. Модель достигла лучших в своем классе точностей 98.97% и 99.50% на наборах данных MosquitoLarvae-7400 и MLMI-2024, обеспечивая быстрое и точное определение личинок, которое поддерживает адресную и экологически устойчивую борьбу с комарами.