Bẫy muỗi thông minh của Đại học Dhaka mở ra khả năng cảnh báo sốt xuất huyết sớm hơn

Mồi âm thanh thu hút 49 con muỗi Aedes trong thử nghiệm tại khuôn viên trường

Một chiếc bẫy muỗi do Đại học Dhaka phát triển đã bắt được 49 con muỗi Aedes trong thử nghiệm ngoài trời, so với một con trong chiếc bẫy tương tự hoạt động không phát âm thanh, theo phòng thí nghiệm nghiên cứu của trường đứng sau dự án. Thiết bị MAST-CloudNet kết hợp mồi âm thanh, camera và trí tuệ nhân tạo để giúp xác định những nơi muỗi truyền bệnh sốt xuất huyết sinh sôi.

Các nhà nghiên cứu dự định đặt 10 đến 15 bẫy tại các khu dân cư thuộc Dhaka South City Corporation trong tháng 6 và tháng 7 năm 2027. Mục tiêu của họ là chuyển số lượng muỗi thành bản đồ, qua đó cảnh báo giới chức về hoạt động gia tăng của muỗi Aedes và giúp họ quyết định nơi cần tập trung các biện pháp phòng ngừa.

Đại học Dhaka công bố phát triển thiết bị vào ngày 16 tháng 10 năm 2026. Các nhà nghiên cứu cho biết nghiên cứu được đăng ngày 8 tháng 10 trên tạp chí IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement với tiêu đề "MAST-CloudNet: IoT-Enabled Acoustic Trap With Real-Time AI Surveillance of Aedes." Quỹ Nghiên cứu Đại học Dhaka tài trợ công trình.

Thiết bị nhắm đến muỗi đực bằng cách mô phỏng âm thanh bay của muỗi cái. Muỗi cái đốt người và truyền virus sốt xuất huyết, nhưng muỗi đực có thể giúp phát hiện sớm hơn các quần thể muỗi mới vì chúng trưởng thành sớm hơn và thường ở gần nơi sinh sản.

Điều đó khiến dự án trở thành một công cụ giám sát: mục đích chính là cho thấy nơi hoạt động của muỗi đang gia tăng để những người phụ trách phòng ngừa có thể ứng phó. Thử nghiệm dự kiến tại các khu dân cư sẽ đánh giá hiệu quả của phương pháp này bên ngoài khuôn viên trường đại học.

Âm thanh được chuyển thành số lượng muỗi như thế nào

MAST-CloudNet phát âm thanh ở tần số từ 350 đến 500 hertz, mô phỏng tiếng đập cánh của muỗi Aedes cái. Hertz đo số lần một vật rung trong mỗi giây. Trong trường hợp này, âm thanh đóng vai trò mồi nhử muỗi đực đang tìm muỗi cái.

Quạt hút những con muỗi bay đến vào bẫy, nơi chúng dính trên giấy vàng có keo. Camera bên trong thiết bị chụp ảnh côn trùng, sau đó gửi ảnh qua internet đến máy chủ đám mây, tức một máy tính ở xa xử lý thông tin.

Mô hình trí tuệ nhân tạo phân tích ảnh để nhận diện và đếm muỗi Aedes. Kết quả hiển thị trên bảng điều khiển web, cho phép người dùng theo dõi số muỗi bắt được từ xa mà không cần đến từng bẫy chỉ để xem số lượng.

Hệ thống kết nối nhiều bước vốn cần được thực hiện riêng: thu hút, bắt, chụp ảnh côn trùng và tạo hồ sơ có thể sử dụng. Khi đặt bẫy ở nhiều vị trí, bảng điều khiển trung tâm có thể cho thấy khu vực được giám sát nào ghi nhận hoạt động của muỗi Aedes nhiều hơn.

Vì sao các nhà nghiên cứu theo dõi muỗi đực

Theo các nhà nghiên cứu, muỗi Aedes đực trưởng thành trước muỗi cái và ở gần nơi sinh sản. Do đó, số muỗi đực bắt được tăng có thể báo hiệu một thế hệ muỗi mới đang xuất hiện gần đó.

Đối với một khu dân cư, giá trị thực tế là giúp xác định sớm hơn nơi cần tìm các điểm sinh sản. Thay vì phân bổ công việc kiểm tra đồng đều ở mọi địa điểm được giám sát, giới chức có thể dựa vào số muỗi bắt được đang tăng để ưu tiên một số khu vực cụ thể.

Số lượng muỗi đo lường hoạt động của côn trùng. Nguy cơ sốt xuất huyết còn liên quan đến muỗi cái đốt người và mang virus. Các nhà nghiên cứu sử dụng muỗi đực làm tín hiệu báo trước về sự gia tăng của quần thể muỗi truyền bệnh, nhằm định hướng công tác phòng ngừa trước khi các quần thể này tiếp tục phát triển.

Những bản đồ dự kiến sẽ tổng hợp các tín hiệu tại địa phương. Nhiều bẫy ghi nhận số lượng muỗi bắt được tăng ở các khu dân cư lân cận có thể giúp giới chức xác định nơi hoạt động của muỗi Aedes tập trung và tổ chức ứng phó có trọng điểm hơn.

Kết quả thử nghiệm

Các thử nghiệm trong lồng tại phòng thí nghiệm cho thấy bẫy có âm thanh bắt được trung bình gần gấp năm lần số muỗi Aedes so với bẫy tương tự không phát âm thanh. Sau đó, các nhà nghiên cứu vận hành thiết bị ngoài trời trong khuôn viên Đại học Dhaka suốt ba ngày liên tiếp.

Thử nghiệm ngoài trời diễn ra trong điều kiện mưa lớn, gió mạnh và tiếng ồn đô thị. Nhóm nghiên cứu cho biết thiết bị tiếp tục hoạt động trong suốt quá trình thử nghiệm. Mô tả dự án của phòng thí nghiệm nêu kết quả so sánh: bẫy đang hoạt động bắt được 49 con muỗi Aedes, còn bẫy đối chứng không phát âm thanh bắt được một con.

Phòng thí nghiệm cũng báo cáo độ chọn lọc đối tượng mục tiêu đạt 83,1%. Độ chọn lọc cho biết tỷ lệ côn trùng được bắt thuộc nhóm đang được nhắm đến. Điều này quan trọng vì bẫy giám sát sẽ hữu ích hơn khi tập trung bắt muỗi mục tiêu thay vì thu gom số lượng lớn các côn trùng khác.

Kết quả trong phòng thí nghiệm và ngoài trời phản ánh các điều kiện thử nghiệm khác nhau. Thí nghiệm trong lồng ghi nhận mức tăng trung bình gần gấp năm lần, còn phép so sánh ngoài trời cho kết quả 49 so với một trong thử nghiệm ngắn tại khuôn viên trường. Giai đoạn tiếp theo sẽ đánh giá hiệu quả ở nhiều địa điểm hơn trước khi triển khai rộng rãi.

Thiết bị giá 12.000 Tk, có pin dự phòng

Theo các nhà nghiên cứu, mỗi thiết bị MAST-CloudNet có chi phí lắp ráp khoảng 12.000 Tk. Họ ước tính bẫy đèn CDC có giá khoảng 25.000 Tk và bẫy BG-Sentinel khoảng 20.000 Tk.

Theo các mức giá này, thiết bị của trường rẻ hơn bẫy đèn CDC 13.000 Tk, tương đương giảm 52%. Thiết bị cũng rẻ hơn bẫy BG-Sentinel 8.000 Tk, tương đương 40%. Chênh lệch đó có thể đáng kể khi một tổ chức cần nhiều điểm giám sát thay vì chỉ một thiết bị.

Một bộ gồm 10 đến 15 thiết bị sẽ có chi phí lắp ráp khoảng 120.000 đến 180.000 Tk theo đơn giá đã nêu. Phép tính này chỉ bao gồm bản thân các bẫy; việc triển khai còn cần phương án kết nối, xử lý trên máy chủ, bảo trì và khảo sát thực địa.

Thiết bị có thể hoạt động bằng pin khoảng bốn tiếng rưỡi khi mất điện. Máy chủ trung tâm có thể xử lý dữ liệu từ nhiều bẫy, và nhóm nghiên cứu dự kiến việc chia sẻ năng lực tính toán này trên mạng lưới lớn hơn sẽ giảm chi phí vận hành cho mỗi thiết bị.

Dự kiến thử nghiệm tại khu dân cư vào năm 2027

Các khu dân cư thuộc Dhaka South City Corporation là địa điểm dự kiến cho thử nghiệm lớn tiếp theo. Các nhà nghiên cứu dự định triển khai 10 đến 15 thiết bị trong tháng 6 và tháng 7 năm 2027, đồng thời dùng số liệu thu được để lập bản đồ những nơi muỗi Aedes bắt đầu tập trung.

Hiện chưa công bố chính xác các khu dân cư và ngày lắp đặt. Thử nghiệm quy mô lớn hơn nhằm đánh giá thêm thiết bị trong thực tế trước khi thương mại hóa, trong đó có kinh nghiệm vận hành nhiều bẫy tại các khu vực có dân cư sinh sống.

Dự án có một số mốc thời gian cụ thể:

• Ngày 8 tháng 10 năm 2026: Nghiên cứu MAST-CloudNet được công bố, theo thông báo của trường đại học.
• Ngày 16 tháng 10 năm 2026: Trường đại học công bố thiết bị và kết quả thử nghiệm.
• Tháng 6 và tháng 7 năm 2027: Dự kiến triển khai 10 đến 15 bẫy tại các khu dân cư thuộc Dhaka South City Corporation.

Đối với người dân, kết quả kỳ vọng là thông tin cụ thể hơn về nơi hoạt động của muỗi Aedes đang gia tăng. Với các nhà nghiên cứu, đợt triển khai tại khu dân cư sẽ giúp đánh giá rộng hơn việc thu thập và so sánh dữ liệu muỗi trên một mạng lưới đang vận hành.

Phiên bản tiếp theo sẽ xử lý dữ liệu ngay trong bẫy

Phòng thí nghiệm của trường đại học cũng đang phát triển thiết bị kế nhiệm mang tên MAAS-IoT. Nguyên mẫu đầu dò quang học đang hoạt động đã ghi nhận tiếng đập cánh của muỗi Aedes đực còn sống. Đầu dò quang học sử dụng ánh sáng để phát hiện chuyển động, cho phép các nhà nghiên cứu đo kiểu đập cánh.

MAST-CloudNet gửi ảnh đến máy chủ từ xa để phân tích. Thiết bị kế nhiệm đang được phát triển để phân loại côn trùng ngay bên trong thiết bị bằng một máy tính nhỏ gọi là vi điều khiển. Cách tiếp cận này thường được gọi là AI biên, vì quá trình xử lý diễn ra ngay tại nơi thông tin được thu thập.

Phòng thí nghiệm cho biết các phần phân loại bên trong thiết bị, kết nối mạng LoRa và vỏ phù hợp sử dụng ngoài trời vẫn đang được phát triển. LoRa cung cấp khả năng liên lạc vô tuyến đường dài với mức tiêu thụ điện thấp. Nhóm nghiên cứu dự kiến dùng kết nối LoRaWAN để truyền dữ liệu muỗi dạng gọn mà không cần mỗi bẫy phụ thuộc vào kết nối Wi-Fi gần đó.

Thiết bị cũng sẽ được trang bị năng lượng mặt trời và khả năng bảo vệ tốt hơn trước nắng mưa. Phòng thí nghiệm cho biết mục tiêu dài hạn là các mạng lưới giám sát tự động chạy bằng năng lượng mặt trời. Nguyên mẫu quang học đang hoạt động là một bộ phận ban đầu của nỗ lực này, trong khi hệ thống camera hiện tại tạo nền tảng cho việc đánh giá ngoài thực địa.

Kỹ thuật và động vật học hội tụ trong một thiết bị

Dự án kết hợp Phòng thí nghiệm Vi hệ thống và Công nghệ nano thuộc Khoa Kỹ thuật Điện và Điện tử, Đại học Dhaka, với Phòng thí nghiệm Kiểm soát véc-tơ và Đổi mới dựa trên hệ gen thuộc Khoa Động vật học.

Sự hợp tác này kết nối kiến thức về tập tính của muỗi với điện tử, xử lý ảnh và xử lý dữ liệu. Mồi âm thanh dựa trên hiểu biết về cách muỗi đực phản ứng với âm thanh bay của muỗi cái. Quạt, camera, kết nối internet và phần mềm phân loại biến phản ứng đó thành dữ liệu có thể xem từ xa.

Hiệu trưởng Đại học Dhaka, Giáo sư ABM Obaidul Islam, hoan nghênh bước phát triển này và cho biết việc xác định các khu vực có quần thể muỗi Aedes gia tăng sẽ giúp giới chức triển khai biện pháp phòng ngừa. Ông cũng kêu gọi tiếp tục hoàn thiện thiết bị để sử dụng hiệu quả ngoài thực địa.

Bước thực tế tiếp theo là chuyển từ thử nghiệm ngắn trong khuôn viên trường sang giám sát tại các khu dân cư. Đợt triển khai dự kiến năm 2027 sẽ giúp nhóm nghiên cứu đánh giá mức độ vận hành ổn định của thiết bị và tính hữu ích của dữ liệu tổng hợp trong việc xác định nơi hoạt động của muỗi gia tăng.

Điểm chính

• MAST-CloudNet sử dụng âm thanh, quạt, camera và AI đám mây để thu hút, bắt và nhận diện muỗi Aedes.
• Thử nghiệm ngoài trời tại khuôn viên trường bắt được 49 con muỗi Aedes trong bẫy đang hoạt động, so với một con trong bẫy đối chứng không phát âm thanh.
• Phòng thí nghiệm báo cáo độ chọn lọc đối tượng mục tiêu đạt 83,1%; thí nghiệm trong lồng cho thấy bẫy có âm thanh bắt được trung bình gần gấp năm lần.
• Mỗi thiết bị có chi phí lắp ráp khoảng 12.000 Tk và có pin dự phòng hoạt động khoảng bốn tiếng rưỡi.
• Các nhà nghiên cứu dự định triển khai 10 đến 15 bẫy tại các khu dân cư phía nam Dhaka trong tháng 6 và tháng 7 năm 2027.
• Nguyên mẫu thiết bị kế nhiệm đã ghi nhận tiếng đập cánh của muỗi đực còn sống; chức năng phân loại bên trong thiết bị, kết nối vô tuyến và vỏ dùng ngoài trời vẫn đang được phát triển.