Como detectar e prevenir novos surtos de dengue, chikungunya e zika? Estudos e ações procuram responder essas questões e auxiliar no combate ao mosquito Aedes aegypti. É o caso de projeto do Grupo de Estudos em IoT, do Inatel. Coordenado pelo professor Joel Rodrigues e conduzido pelo estudante de mestrado Diego Amorim, a pesquisa tem como objetivo obter informações sobre a prevalência do mosquito em determinadas áreas.

Para isso, os pesquisadores desenvolveram um sistema de sensoriamento óptico capaz de identificar o Aedes aegypti a partir da frequência do batimento das asas dos mosquitos. “Nosso desafio de aplicar a tecnologia nesse cenário foi desenvolver novos sensores, que pudessem ser autônomos, com baixo consumo de energia, com baixa necessidade de poder de processamento e que fizessem esse registro da frequência fundamental de batimento de asas dos insetos”, explica o pesquisador.

Como microfones exigem gravações ininterruptas e são suscetíveis a interferências externas, o grupo optou pelo desenvolvimento de um sensor óptico, com confiabilidade de aproximadamente 98%. Até o momento, os testes de validação do sensor e de comparação com dados coletados por microfones foram feitos em laboratório. O próximo passo é a instalação em ambientes reais.

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Novos dados sobre o Aedes aegypti

Hoje, a maior parte das técnicas disponíveis para monitorar possíveis focos de mosquitos vetores depende de ação direta de equipes de saúde, e geralmente da contagem de larvas de mosquito. “Onde os mosquitos se reproduzem e deixam as larvas não necessariamente reflete o habitat dessas espécies. A possibilidade de monitorar onde, a quantidade e as condições em que esses mosquitos estão dispostos no ambiente oferece um dado relativamente novo. É um dado de estudo que pode ser mais fidedigno ao que as pessoas estão expostas”, afirma Diego.

O sistema em desenvolvimento no Inatel objetiva permitir o monitoramento de áreas remotas e por longos períodos de tempo. “Temos um cenário completo de IoT, em que podemos inclusive contextualizar os dados coletados no sensor com outros dados”, diz o pesquisador. O sistema pode conversar, por exemplo, com uma estação meteorológica e cruzar dados de prevalência dos insetos com dados de temperatura e umidade. A partir desses cruzamentos seria possível gerar informações de predição da mudança na prevalência de insetos.