AI اور دنیا کے مشکل مسائل · حیاتیاتی علوم · Nature (computational biology) · 2026-10-20

مچھر کی نگرانی میں تبدیلی LarvaFormer بطور ایک ہائبرڈ ڈیپ لرننگ ٹول برائے تیز اور درست لاروا شناخت

اصل عنوان: Transforming mosquito surveillance LarvaFormer as a hybrid deep learning tool for rapid and accurate larval recognition

مچھر سے پھیلنے والی بیماریاں سالانہ 700,000 سے زائد اموات کا سبب بنتی ہیں، لیکن بالغ مچھروں کو نشانہ بنانے والے روایتی کنٹرول طریقے اکثر ناکام اور ماحول کے لیے نقصان دہ ہوتے ہیں۔ LarvaFormer ایک ہائبرڈ ڈیپ لرننگ فریم ورک ہے جو convolutional neural networks اور Vision Transformers کو مخصوص attention میکانزمز کے ساتھ ملا کر مچھر کے لاروے کی خودکار درجہ بندی کرتا ہے۔ اس ماڈل نے MosquitoLarvae-7400 اور MLMI-2024 ڈیٹا سیٹس پر 98.97% اور 99.50% کی جدید ترین درستگیاں حاصل کیں، جس سے تیز اور درست لاروا کی شناخت ممکن ہوتی ہے جو ہدف شدہ اور ماحولیاتی طور پر پائیدار مچھر کنٹرول میں معاون ہے۔

اصل تحریر پڑھیں ↗

تمام آئٹمز →