2019年2月27日

利用机器学习在撒哈拉以南非洲消灭采采蝇

哥伦比亚大学地球研究所的罗伯特·佛罗里达

采采蝇在撒哈拉以南非洲的大片地区造成了严重破坏。这种昆虫大约有家蝇那么大，它会传播一种对人类(昏睡病)和动物(长长性昏睡病)——尤其是牛——都是致命的寄生虫。在撒哈拉以南的许多国家，有大片地区的农民无法养牛;大多数人最终死于锥虫病寄生虫引起的感染。如果农民冒险养牛，他们就必须一直生活在牲畜会被寄生虫感染的恐惧中。采采蝇使许多农民失去了生计，也使他们的村庄失去了重要的营养来源。在整个撒哈拉以南非洲地区，因锥虫病导致的牛死亡可造成数十亿美元的生产和经济损失。

因此，哥伦比亚大学的一个团队正在开拓一种基于机器学习的成像和分类解决方案，旨在大幅减少非洲采采蝇的数量。该解决方案允许对雄性和雌性采采蝇进行分类，是由Zelda Moran发现的，她现在是哥伦比亚地球研究所可持续发展中心的研究员。

在国际原子能机构(IAEA)实习期间，莫兰第一次使用near-红外线通过观察采采蝇的蛹来确定它们的性别。她的新分选技术——包括将蛹放在显微镜下并使用近红外光对它们进行拍照——旨在支持昆虫不育技术国际原子能机构(IAEA)曾用这种方法消灭桑给巴尔和其他国家的采采蝇种群。这种绝育技术使用辐照使大量雄性果蝇不育。然后，这些果蝇被释放到繁殖地，在那里它们与雌性果蝇交配。由于雌性通常一生只交配一次，未受精的交配将大大减少采采蝇的数量，并有助于消除疾病的传播，使农民能够更安全地饲养牲畜。

但事实上，果蝇生产实验室使用手工和耗时的技术来按性别对果蝇进行分类。哥伦比亚大学团队率先提出的分类解决方案，一旦得到改进，将使实验室能够更快、更有效、更大规模地对果蝇进行分类。这种改进将使实验室能够在果蝇生命周期的早期阶段将更多数量的不育果蝇运送到撒哈拉以南的繁殖地。

这个创新的研究项目诞生于一次偶然的相遇。四年前，莫兰和马尔卡在维也纳的国际原子能机构会面。他们都对寻找解决公共卫生问题的高科技解决方案感兴趣，很快就发现自己在讨论如何使用机器视觉方法来对抗癌症采采蝇侵扰。莫兰完成了在国际原子能机构的实习，后来搬到纽约，她与哥伦比亚大学的马尔卡实验室合作。在那个实验室里，拥有生物物理学专业知识的天体物理学家Szabolcs Marka和实验物理学家Zsuzsa Marka此前曾在昆虫行为研究方面合作，包括如何减少疟疾蚊子和果蝇。Markas在光学、硬件仪器和电子方面的专业知识也已成功应用于生物物理学和天体物理学应用。最重要的是，他们是LIGO科学合作组织的成员，这是一个由科学家组成的联盟，他们在2015年探测到引力波，这一发现导致LIGO的科学家获得了诺贝尔奖。John Wright是这个研究小组的第四名成员，他是一名电气工程师，从事高维数据分析，并开发算法来解决成像问题——在这个例子中，就是蛹图像。赖特和马卡夫妇也是哥伦比亚大学数据科学研究所的成员。该团队的目标是开发一种每天可以处理数万张蛹图像的分类机原型。