Desarollo de algoritmo para la clasificacion y analisis de mosquitos vectores de enfermedades

El presente trabajo tiene como objetivo desarrollar un algoritmo que clasifique de manera automática la especie y el sexo de mosquitos a partir de la señal acústica generada por el aleteo de sus alas. Para ello, se empleó una base de datos digital con registros de audio asociados a especies y sexos previamente identificados. La metodología utilizada incluyó la aplicación de la transformada de Fourier y la transformada Wavelet para la extracción de características relevantes de las señales, tanto en el dominio temporal como en el frecuencial. Posteriormente, estas características fueron procesadas mediante técnicas de aprendizaje automático, como redes neuronales artificiales, bosques aleatorios, máquinas de vectores soporte (SVM), entre otros, con el fin de realizar la clasificación supervisada de los individuos.

Los resultados, con un 75% de precisión, evidencian que las frecuencias de aleteo presentan patrones distintivos que permiten diferenciar con alta precisión tanto la especie como el sexo de los mosquitos. Esta aproximación constituye una alternativa innovadora frente a métodos tradicionales de identificación, los cuales suelen ser costosos, demandar personal especializado y prolongados tiempos de análisis. En términos de impacto, la propuesta ofrece un aporte significativo en el ámbito de la salud pública, al facilitar el monitoreo de poblaciones de mosquitos en zonas de riesgo y contribuir a la implementación de estrategias más efectivas de control vectorial. Asimismo, el algoritmo desarrollado tiene potencial de escalabilidad hacia la identificación de otros insectos de interés epidemiológico, promoviendo la transferencia tecnológica y abriendo la posibilidad de generar sistemas portátiles de detección y clasificación en campo. En conclusión, este proyecto aporta un modelo computacional innovador que combina el procesamiento de señales con técnicas de inteligencia artificial, orientado a la vigilancia epidemiológica y a la reducción del impacto de enfermedades transmitidas por vectores.