Identificação por Som (Batimento de Asas)

Introdução

Durante o desenvolvimento deste projeto, foi proposto ao grupo o desafio de criar uma armadilha inteligente para mosquitos, capaz não apenas de capturá-los, mas também de trazer informações relevantes para o controle vetorial. Com isso em mente, surgiu a oportunidade de integrar ao sistema um algoritmo previamente desenvolvido individualmente por um dos integrantes do grupo, que tem como função a identificação automática de espécies de mosquitos com base no som do batimento de suas asas.

Esse algoritmo se apresenta como uma solução inovadora, leve e eficiente para reconhecer espécies vetoras de doenças com base em sua assinatura acústica. Ele foi originalmente criado em outro projeto de pesquisa, mas devido à sua grande correlação com o propósito da armadilha inteligente, tornou-se uma ferramenta ideal para compor o sistema proposto neste trabalho.

Origem da Ideia e Justificativa de Uso

A ideia de utilizar esse algoritmo no projeto surgiu da convergência entre dois trabalhos distintos: por um lado, o desafio proposto pela banca, que envolvia a construção de uma armadilha automatizada; e por outro, o algoritmo de identificação acústica, desenvolvido para outro contexto, mas que se mostrou perfeitamente compatível com o novo escopo.

A integração dos dois projetos oferece um ganho significativo em valor social e técnico, pois além de capturar os mosquitos, a armadilha passará a ser capaz de identificá-los e contabilizá-los por espécie, possibilitando análises populacionais locais em tempo real. Essa funcionalidade é de grande importância para órgãos de saúde pública que precisam monitorar áreas de risco e agir de forma estratégica no combate às arboviroses.

Como o Algoritmo Será Usado no Projeto

O algoritmo será embarcado em um microcomputador Raspberry Pi, que estará acoplado à armadilha dodecaédrica. Esse sistema embarcado ficará responsável por:

• Captar o som do mosquito após sua entrada na armadilha;
• Processar esse som para gerar uma assinatura acústica única (fingerprint);
• Comparar a assinatura com uma base de dados interna previamente construída;
• Identificar automaticamente a espécie do mosquito capturado;
• Armazenar ou transmitir essa informação para um sistema de registro e monitoramento.

Todo o processamento será feito localmente, garantindo baixo consumo energético e independência de rede externa.

Como o Algoritmo Funciona

O funcionamento do algoritmo se baseia na extração de padrões acústicos contidos nos sons do batimento de asas dos mosquitos. Os passos principais incluem:

1. Captação e pré-processamento do som: o sinal é reamostrado, filtrado e convertido em um espectrograma;
2. Extração de picos espectrais: os picos mais relevantes em termos de frequência e tempo são identificados;
3. Criação do fingerprint: pares de picos são organizados em uma matriz que representa a “impressão digital” do som;
4. Matching com a base de dados: essa impressão digital é comparada com fingerprints já armazenados, extraídos de amostras conhecidas de Aedes aegypti, Aedes albopictus e Anopheles arabiensis;
5. Identificação da espécie: a espécie com o maior número de correspondências é retornada como resultado final.

Esse processo permite realizar uma identificação rápida, leve e sem necessidade de redes neurais complexas, o que é ideal para dispositivos de campo de baixo custo.

Riscos Relacionados ao Algoritmo

Apesar da robustez do algoritmo, alguns riscos operacionais precisam ser considerados:

• Ruídos externos: sons do ambiente (vento, voz humana, motores) podem interferir na captação do sinal do mosquito;
• Precisão limitada: o algoritmo pode não atingir uma taxa de acerto suficientemente alta em todas as condições ambientais, especialmente na diferenciação entre espécies com padrões sonoros semelhantes;
• Dependência da qualidade do microfone: se o microfone embarcado não tiver sensibilidade adequada, o fingerprint pode ser comprometido.

Medidas Mitigadoras

Como forma de mitigar esses riscos, o projeto prevê o desenvolvimento paralelo de um algoritmo complementar de identificação por imagem, que poderá ser utilizado como sistema de apoio ou verificação cruzada em casos de incerteza. Isso aumenta a confiabilidade geral da armadilha inteligente e abre espaço para fusão de dados em futuras versões do sistema.

Histórico de Versão

Versão	Descrição	Data	Responsável
1.0	Criação do documento	01/05/2025	Luis Felipe Rivera