Globalna sieć wykrywania komarów to przedsięwzięcie medyczne, którego podstawowym celem jest walka z malarią, chorobą przenoszoną przez komara widliszka.

Naukowcy z Uniwersytetu Oksfordzkiego mieli twardy orzech do zgryzienia: jak zaprogramować system, by ten odróżniał komary na podstawie wydawanych przez nie dźwięków? Pomocna okazała się sztuczna inteligencja, a dokładnie jej zaawansowana forma - uczenie maszynowe, wykorzystujące do sprawnego rozumowania ogromne zbiory cyfrowych informacji.

Największym problemem, na jaki natknęli się uczeni był brak danych, na podstawie, których komputer mógł samemu nauczyć się rozpoznawać gatunki komarów. Szybko podjęto decyzję o stworzeniu potrzebnej biblioteki. W projekt włączyli się koledzy z placówki i naukowcy kierujący się obywatelskim obowiązkiem - dniami i nocami nagrywali poszczególne gatunki irytujących owadów. Wykorzystano również nagrania komarów zrealizowane przez amerykańskie Centra Kontroli i Prewencji Chorób oraz stacjonującą w Kenii jednostkę badawczą wojsk lądowych Stanów Zjednoczonych.

Do szpiegowania komarów zaprzęgnięto też smartfony. Po zainstalowaniu aplikacji MozzWear, urządzenie wyłapuje dźwięk wydawany przez owady w czasie lotu, po czym wysyła zebrane dane na globalny serwer.

"Jest szansa, że sztuczna inteligencja nauczy się zachowania komarów na tyle dobrze, że z dużą dokładnością będzie w stanie określać, jaką trasę obejmą insekty i z wyprzedzeniem ostrzegać przed nimi użytkowników aplikacji" - wyjaśnia Piotr Prajsnar, prezes zarządu Cloud Technologies, firmy wykorzystującej uczenie maszynowe w Big Data marketingu i monetyzacji danych.