AedesTrap 4.0: uso de internet das coisas e automação para monitoramento de vetores de arboviroses
2024-1572.jovemO projeto conta com financiamento da FACEPE e foi desenvolvido no Clube de Ciências da ETEAVS. Nosso principal objetivo é desenvolver um bioinseticida de baixo custo que possa ser utilizado em comunidades carentes, notadamento da comunidade do Vale do Mundaú.
Palavras-chave
Aedes aegypti, inteligência artificial, IoT, automação.
Resumo Científico
O projeto AedesTrap 4.0 foi desenvolvido em resposta a crescente necessidade de controle do Aedes aegypti, vetor de doenças como Dengue, Zika e Chikungunya. O processo de monitoramento de focos de proliferação do mosquito é uma das tradicionais estratégias profiláticas, pois oportuniza compreender a dinâmica do artrópode. Porém, o acompanhamento manual dos focos mostra-se oneroso em função do número de agentes de saúde disponíveis para realizar o processo, sendo necessário pensar em alternativas. Com avanços na inteligência artificial e visão computacional, mostrou-se possível utilizar tecnologias de detecção de vetores de doenças por meio de sensores e detecção de imagem, juntamente com algoritmos de aprendizado de máquina e Internet das Coisas para automatizar o processo de monitoramento e detecção desses vetores. Tão logo, objetivo dessa pesquisa foi: automatizar o monitoramento de A. aegypti, com a construção da armadilha AedesTrap 4.0, resultando na rápida identificação de focos de proliferação. A construção ocorreu a partir da armadilha desenvolvida e patenteada (PAT. REQ. 011574) pelo brasileiro Antônio C. G. Pereira, acoplando uma placa de Arduino com ESP-32 CAM, para captura de imagens, e um dispositivo sensor. As fotos foram processadas pelo algoritmo e armazenadas em um cartão de memória SD, com identificação em dispositivo mobile com banco de imagens para reconhecimento automatizado. Os resultados sinalizaram eficiência do processo de identificação, sendo construídas 10 armadilhas automatizadas que foram espalhadas nos arredores da escola. O monitoramento automatizado possibilitou acompanhar a presença do mosquito A. aegypti em 7 dessas armadilhas. Além disso, o desenvolvimento de um aplicativo mobile oportunizou acompanhar em tempo real os maiores focos de proliferação, possibilitando a tomada de medidas preventivas.