Un señuelo sonoro captura 49 mosquitos Aedes en una prueba en el campus
Una trampa para mosquitos desarrollada en la Universidad de Daca capturó 49 mosquitos Aedes durante una prueba al aire libre, frente a uno capturado por una trampa similar que funcionaba sin sonido, según el laboratorio de investigación de la universidad responsable del proyecto. El dispositivo, MAST-CloudNet, combina un señuelo sonoro, una cámara y la inteligencia artificial para ayudar a identificar los lugares donde se multiplican los vectores del dengue.
Contenido
- Un señuelo sonoro captura 49 mosquitos Aedes en una prueba en el campus
- Cómo el sonido se convierte en un recuento de mosquitos
- Por qué los investigadores vigilan a los machos
- Resultados de las pruebas
- Un dispositivo de Tk12.000 con batería de respaldo
- Prueba en barrios prevista para 2027
- La siguiente versión procesaría los datos dentro de la trampa
- Ingeniería y zoología se unen en un dispositivo
- Puntos clave
Los investigadores prevén instalar entre 10 y 15 trampas en zonas residenciales bajo la jurisdicción de la Corporación Municipal del Sur de Daca durante junio y julio de 2027. Su objetivo es convertir los recuentos de mosquitos en mapas que puedan alertar a las autoridades sobre el aumento de la actividad de los Aedes y ayudarlas a decidir dónde dirigir las labores de prevención.
La universidad anunció el desarrollo el 16 de octubre de 2026. Sus investigadores señalaron que el estudio se publicó el 8 de octubre en IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement con el título «MAST-CloudNet: IoT-Enabled Acoustic Trap With Real-Time AI Surveillance of Aedes». El Fondo de Investigación de la Universidad de Daca financió el trabajo.
El dispositivo atrae a los mosquitos machos imitando el sonido de vuelo de las hembras. Aunque las hembras pican a las personas y transmiten el dengue, los machos pueden ofrecer una señal temprana de nuevas poblaciones de mosquitos porque maduran antes y suelen permanecer cerca de los criaderos.
Por eso, el proyecto es una herramienta de vigilancia: su propósito principal es mostrar dónde aumenta la actividad de los mosquitos para que los responsables de la prevención puedan responder. La prueba prevista en los barrios permitirá evaluar qué tan bien funciona este método fuera del campus universitario.
Cómo el sonido se convierte en un recuento de mosquitos
MAST-CloudNet emite sonidos con frecuencias de entre 350 y 500 hercios, que imitan el batir de las alas de las hembras de Aedes. El hercio mide cuántas veces vibra algo por segundo. En este caso, el sonido atrae a los machos que buscan hembras.
Un ventilador succiona a los mosquitos que se acercan y los lleva hasta un papel adhesivo amarillo. Una cámara dentro del dispositivo fotografía los insectos y envía las imágenes por internet a un servidor en la nube, es decir, una computadora remota que procesa la información.
Un modelo de inteligencia artificial analiza las fotografías para identificar los mosquitos Aedes y contarlos. Los resultados aparecen en un panel web, lo que permite a los usuarios supervisar las capturas a distancia, sin tener que visitar cada trampa solo para consultar el recuento.
El sistema integra varias etapas que, de otro modo, exigirían trabajos separados: atraer a los insectos, capturarlos, fotografiarlos y generar un registro útil. Con trampas en distintos lugares, un panel central podría mostrar qué zonas vigiladas registran más actividad de Aedes.
Por qué los investigadores vigilan a los machos
Los mosquitos Aedes machos llegan a la edad adulta antes que las hembras y permanecen cerca de los criaderos, según los investigadores. Por lo tanto, un aumento de las capturas de machos puede indicar que está surgiendo una nueva generación de mosquitos en las inmediaciones.
En un barrio, la utilidad práctica sería contar con una señal temprana de dónde buscar criaderos. En lugar de distribuir las inspecciones por igual entre todas las zonas vigiladas, las autoridades podrían usar el aumento de las capturas para dar prioridad a lugares concretos.
El recuento mide la actividad de los insectos. El riesgo de dengue también depende de las hembras, que pican a las personas y transmiten el virus. Los investigadores utilizan a los machos como señal anticipada del crecimiento de las poblaciones de vectores, con el objetivo de orientar la prevención antes de que estas poblaciones aumenten aún más.
Los mapas previstos reunirían esas señales locales. Si varias trampas registraran un aumento de las capturas en zonas residenciales cercanas, las autoridades podrían identificar una concentración de actividad de Aedes y organizar una respuesta más focalizada.
Resultados de las pruebas
En pruebas de laboratorio realizadas en jaulas, la trampa con sonido capturó, en promedio, casi cinco veces más mosquitos Aedes que una trampa similar sin sonido. Después, los investigadores hicieron funcionar el dispositivo al aire libre en el campus de la Universidad de Daca durante tres días consecutivos.
La prueba al aire libre se realizó en medio de lluvias intensas, fuertes vientos y ruido urbano. El equipo afirmó que el dispositivo siguió funcionando durante toda la prueba. La descripción del proyecto del laboratorio ofrece la comparación: 49 mosquitos Aedes en la trampa activa y uno en el control silencioso.
El laboratorio también informa de una selectividad del 83,1 % respecto del objetivo. La selectividad indica qué proporción de las capturas corresponde a los insectos buscados. Esto importa porque una trampa de vigilancia es más útil cuando se concentra en los mosquitos objetivo en lugar de capturar muchos otros insectos.
Los resultados de laboratorio y al aire libre corresponden a distintas condiciones de prueba. Los experimentos en jaulas mostraron un aumento promedio de casi cinco veces, mientras que la comparación al aire libre registró 49 frente a uno en una breve prueba en el campus. La siguiente fase evaluará el rendimiento en más lugares antes de una implementación más amplia.
Un dispositivo de Tk12.000 con batería de respaldo
Según los investigadores, ensamblar cada unidad MAST-CloudNet cuesta alrededor de Tk12.000. Calculan que una trampa de luz CDC cuesta unos Tk25.000 y una trampa BG-Sentinel, unos Tk20.000.
Según esas cifras, el dispositivo de la universidad cuesta Tk13.000 menos que la trampa de luz CDC, una reducción del 52 %. Cuesta Tk8.000 menos que la trampa BG-Sentinel, es decir, un 40 % menos. Estas diferencias podrían ser importantes cuando una organización necesita varios puntos de vigilancia en lugar de un solo dispositivo.
Un conjunto de entre 10 y 15 unidades costaría aproximadamente entre Tk120.000 y Tk180.000 de ensamblaje, según el precio indicado por unidad. Ese cálculo cubre las trampas; la instalación también requiere organizar la conectividad, el procesamiento en servidores, el mantenimiento y las visitas de campo.
El dispositivo puede funcionar con batería durante aproximadamente cuatro horas y media si se interrumpe el suministro eléctrico. Su servidor central puede procesar datos de varias trampas, y el equipo prevé que compartir esa capacidad de cómputo en una red más amplia reduzca el costo operativo por unidad.
Prueba en barrios prevista para 2027
Las zonas residenciales bajo la jurisdicción de la Corporación Municipal del Sur de Daca son el escenario propuesto para la siguiente prueba importante. Los investigadores prevén instalar entre 10 y 15 dispositivos durante junio y julio de 2027 y utilizar los recuentos obtenidos para cartografiar las concentraciones emergentes de mosquitos Aedes.
Aún no se han anunciado los barrios concretos ni las fechas de instalación. La prueba a mayor escala busca realizar una evaluación adicional en terreno antes de la implementación comercial, incluida la experiencia de operar varias trampas en zonas habitadas.
El proyecto tiene varios hitos con fechas previstas:
- 8 de octubre de 2026: publicación del estudio sobre MAST-CloudNet, según el anuncio de la universidad.
- 16 de octubre de 2026: la universidad anunció el dispositivo y los resultados de las pruebas.
- Junio y julio de 2027: instalación prevista de entre 10 y 15 trampas en zonas residenciales bajo la jurisdicción de la Corporación Municipal del Sur de Daca.
Para los residentes, el resultado previsto es contar con información más precisa sobre dónde aumenta la actividad de Aedes. Para los investigadores, la instalación en los barrios permitirá evaluar a mayor escala la recopilación y comparación de registros de mosquitos en una red operativa.
La siguiente versión procesaría los datos dentro de la trampa
El laboratorio de la universidad también desarrolla un dispositivo sucesor llamado MAAS-IoT. Su prototipo funcional de detector óptico ya ha registrado el batir de las alas de mosquitos Aedes machos vivos. Un detector óptico utiliza luz para percibir el movimiento y permite a los investigadores medir patrones de aleteo.
MAST-CloudNet envía fotografías a un servidor remoto para analizarlas. El dispositivo sucesor se desarrolla para clasificar insectos directamente en su interior mediante una computadora pequeña llamada microcontrolador. Este método suele denominarse inteligencia artificial en el borde, porque el procesamiento se realiza en el lugar donde se recopila la información.
El laboratorio afirma que todavía están en desarrollo la clasificación dentro del dispositivo, la conexión en red LoRa y una carcasa adecuada para el uso en terreno. LoRa permite la comunicación por radio a larga distancia con un consumo reducido de energía. La conectividad LoRaWAN prevista por el equipo permitiría transmitir registros compactos de mosquitos sin que cada trampa dependa de una conexión wifi cercana.
También están previstos el uso de energía solar y una mayor protección contra el sol y la lluvia. El laboratorio señala que su objetivo a largo plazo es crear redes de vigilancia autónomas alimentadas con energía solar. El prototipo óptico funcional es un componente inicial de ese esfuerzo, mientras que el sistema actual de cámaras ofrece el punto de partida para la evaluación en terreno.
Ingeniería y zoología se unen en un dispositivo
El proyecto reúne al Laboratorio de Microsistemas y Nanoingeniería del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la Universidad de Daca y al Laboratorio de Innovación y Control de Vectores Guiado por el Genoma del Departamento de Zoología.
La colaboración combina conocimientos sobre el comportamiento de los mosquitos con electrónica, procesamiento de imágenes y gestión de datos. El señuelo sonoro depende de entender cómo responden los machos a los tonos de vuelo de las hembras. El ventilador, la cámara, la conexión a internet y el software de clasificación convierten esa respuesta en un registro que puede consultarse a distancia.
El rector de la Universidad de Daca, el profesor ABM Obaidul Islam, celebró el desarrollo y afirmó que identificar las zonas donde aumentan las poblaciones de Aedes ayudaría a las autoridades a tomar medidas preventivas. También pidió perfeccionar el dispositivo para que pueda utilizarse eficazmente en terreno.
El siguiente paso práctico es pasar de una breve prueba en el campus a la vigilancia en zonas residenciales. La instalación prevista para 2027 permitirá al equipo evaluar la regularidad del funcionamiento de los dispositivos y la utilidad de los registros combinados para localizar aumentos de la actividad de los mosquitos.
Puntos clave
- MAST-CloudNet utiliza sonido, un ventilador, una cámara y una inteligencia artificial en la nube para atraer, capturar e identificar mosquitos Aedes.
- En la prueba al aire libre en el campus, la trampa activa capturó 49 mosquitos Aedes, frente a uno en un control silencioso.
- El laboratorio informa de una selectividad del 83,1 % respecto del objetivo; en las pruebas de laboratorio en jaulas, la captura promedio con sonido fue casi cinco veces mayor.
- Ensamblar cada unidad cuesta alrededor de Tk12.000 y el dispositivo cuenta con una batería de respaldo que dura aproximadamente cuatro horas y media.
- Los investigadores prevén instalar entre 10 y 15 trampas en zonas residenciales del sur de Daca durante junio y julio de 2027.
- Un prototipo sucesor ha registrado el aleteo de machos vivos; la clasificación dentro del dispositivo, la conexión por radio y la carcasa para uso en terreno siguen en desarrollo.
