Perangkat kecil berbasis kecerdasan buatan dari Australia menawarkan cara baru untuk memantau nyamuk pembawa penyakit tanpa menunggu pemeriksaan laboratorium. Sistem ini mengenali pola suara kepakan sayap dan dapat memberi hasil identifikasi dalam hitungan detik.
Inovasi tersebut berpotensi membantu wilayah terpencil yang memiliki keterbatasan tenaga ahli, fasilitas uji, maupun koneksi internet. Deteksi yang lebih cepat dapat memberi otoritas kesehatan waktu lebih awal untuk menentukan langkah pengendalian sebelum penularan meluas.
Dirancang untuk Beroperasi di Lapangan
Peneliti University of Wollongong, Australia, dr Kiran Trivedi, mengembangkan AI pendeteksi nyamuk portabel dengan biaya rendah. Perangkat ini diperkenalkan dalam United Nations AI for Good Global Summit di Jenewa sebagai contoh penerapan AI bagi kesehatan masyarakat.
Alih-alih menangkap nyamuk atau membawa sampel ke laboratorium, sistem mendengarkan suara yang dihasilkan saat serangga itu mengepakkan sayap. Setiap spesies memiliki frekuensi kepakan yang berbeda, sehingga suaranya dapat dianalisis sebagai sidik jari akustik.
| Aspek | Detail |
|---|---|
| Target pengenalan | Aedes, Anopheles, dan Culex |
| Teknologi utama | TinyML yang berjalan langsung di chip kecil |
| Perangkat prototipe | Papan Arduino, mikrofon, dan layar bawaan |
| Hasil pengujian | Akurasi identifikasi sekitar 88,3% |
Tiga kelompok nyamuk yang menjadi target sistem itu berkaitan dengan sejumlah penyakit serius. Di antaranya adalah demam berdarah dengue, malaria, dan virus West Nile.
Tak Bergantung pada Cloud dan Internet
Keunggulan utama perangkat ini terletak pada penggunaan TinyML, yaitu pendekatan machine learning yang memungkinkan model AI bekerja langsung di perangkat berdaya rendah. Dengan cara ini, proses identifikasi tidak harus mengandalkan komputer besar ataupun layanan komputasi awan.
Menurut Trivedi, kemampuan tersebut penting bagi daerah yang belum memiliki infrastruktur digital memadai. Perangkat dapat digunakan tanpa internet, tanpa biaya cloud, serta tanpa kebutuhan mengirim data ke layanan jarak jauh.
“Ketika orang berpikir tentang AI, mereka membayangkan sistem besar yang berjalan di cloud. TinyML memungkinkan kami menempatkan kecerdasan langsung ke perangkat,” ujar Trivedi.
Ia menambahkan bahwa teknologi itu dapat mengenali nyamuk dalam hitungan detik tanpa internet, biaya cloud, maupun persoalan privasi. Sistem tersebut dirancang agar dapat digunakan secara mandiri di lokasi pemantauan.
Akurasi Masih Berpeluang Ditingkatkan
Prototipe berbasis Arduino itu dilatih menggunakan kumpulan rekaman suara kepakan sayap nyamuk yang tersedia secara terbuka. Dalam pengujian, sistem mencapai tingkat akurasi sekitar 88,3% untuk mengidentifikasi spesies nyamuk.
Trivedi menilai hasil itu sudah baik untuk klasifikasi berbasis audio. Akurasi masih dapat ditingkatkan melalui mikrofon yang lebih sensitif dan rekaman suara dengan kualitas lebih baik.
Metode ini berbeda dari pengawasan konvensional yang umumnya mengandalkan pengambilan sampel jentik di lokasi perkembangbiakan. Sampel kemudian dibawa ke laboratorium dan diperiksa memakai mikroskop oleh tenaga ahli.
Pemeriksaan laboratorium memiliki tingkat akurasi tinggi, tetapi membutuhkan waktu dan sumber daya lebih besar. Pendekatan akustik berbasis AI ditawarkan sebagai pelengkap yang lebih praktis untuk kebutuhan pemantauan awal.
Potensi Peta Aktivitas Nyamuk Secara Langsung
Potensi yang lebih besar muncul bila banyak perangkat dipasang di berbagai titik secara bersamaan. Jaringan sensor tersebut dapat memantau aktivitas nyamuk selama 24 jam dan mengirim hasil identifikasi ke sistem pemetaan.
Trivedi membandingkan gagasan itu dengan aplikasi navigasi yang menampilkan kondisi lalu lintas secara langsung. Dalam penerapannya, sistem dapat membantu menunjukkan lokasi dengan peningkatan aktivitas nyamuk pembawa penyakit.
Informasi tersebut dapat membantu petugas menemukan titik rawan dan memprioritaskan tindakan pengendalian lebih cepat. Beritasatu.com melaporkan bahwa pendekatan ini ditujukan untuk memperkuat pengawasan penyakit menular di wilayah yang menghadapi keterbatasan akses laboratorium.
Menurut Organisasi Kesehatan Dunia atau WHO, nyamuk menjadi hewan paling mematikan bagi manusia karena penyakit yang ditularkannya menyebabkan ratusan ribu kematian setiap tahun. WHO juga memperkirakan sekitar 4 miliar orang tinggal di wilayah berisiko dengue, dengan angka tersebut diproyeksikan mencapai 5 miliar pada 2050.
Secara global, WHO mencatat sekitar 100 juta hingga 400 juta infeksi dengue terjadi setiap tahun, meski banyak kasus tidak menunjukkan gejala atau hanya ringan. Pemantauan yang lebih cepat dapat mendukung upaya surveilans, pengendalian populasi nyamuk, dan pencegahan wabah.