在我上一篇文章中，我向您展示了昆虫陷阱的简要历史。有些陷阱相当可笑，但捕捉昆虫也可能非常有帮助。根据具体情况，陷阱可以帮助减少封闭空间内烦人昆虫的数量。陷阱还能告知害虫防治人员和昆虫学家是否有特定种类的昆虫潜伏，这些信息有助于确定治疗方法或监测物种。
许多昆虫陷阱使用由合成信息素制成的诱饵，信息素是昆虫用来相互交流的化学物质。这些诱饵通常会用粘性陷阱或捕杀罐捕捉这些小生物。但这种方法并不总是能很好地识别特定物种——当人们检查陷阱时，里面的东西看起来就像绒毛碎片或几条扭动的线条。即使是训练有素的昆虫学家也很难分辨这些是哪种昆虫，更不用说试图追踪农业害虫或疾病传播媒介的农民或医护人员了。
加州大学河滨分校领导的一个由计算机科学家和昆虫学家组成的团队认为，他们可能通过传感器追踪飞行昆虫的飞行声音解决了这个问题。之前尝试这样做的是用麦克风收集音频数据，这非常困难，因为其他响亮的声音会淹没昆虫翅膀的嗡嗡声。加州大学河滨分校的团队通过使用激光来追踪昆虫翅膀拍打的运动，解决了这个问题，这种方法可以比麦克风追踪更远的距离，而且没有声音干扰。他们在《可视化实验杂志》上有一篇相关论文正在印刷中。
该团队用廉价的激光器和光电晶体管阵列建造了他们的传感器，光电晶体管阵列连接到一个电子板上。如果昆虫飞过激光，它们的翅膀拍打会打断光线，信号会被转换成音频文件。计算机算法帮助解析信息以识别物种。
它是如何做到的？不同种类的昆虫以不同的频率拍打翅膀，这有助于识别在任何给定时间飞过传感器的昆虫——例如，蚊子每秒拍打翅膀 400 到 800 次，而蜜蜂则比较缓慢，每秒 200 次。
但昆虫的嗡嗡声还有其他音乐特性，有助于区分以相同节奏移动的物种。“翅膀拍打频率是一个线索，但还不够，”加州大学河滨分校的计算机科学家、该项目的首席研究员 Eamonn Keogh 说。“如果我在钢琴上弹奏一个中央C，它的频率与小提琴上的中央C相同。但听起来不同。所以，除了昆虫飞行的基频之外，还有一种颜色、质感或音乐性——一种更复杂的信号。我们有办法提取这些。”
研究人员在实验室中对六种昆虫进行了设备测试，包括四种蚊子、家蝇和果蝇。准确率在 80% 到 99% 之间，具体取决于物种，如果加入其他信息，例如昆虫的昼夜节律（不同昆虫在一天中不同的时间活跃），准确率会提高。它还可以帮助区分同一物种的雌雄，这对于蚊子等只吸食血液的雌性昆虫很有帮助。
为了让您了解我们的耳朵分辨不同昆虫物种声音的难度，这里有一些例子。这些文件是由加州大学河滨分校计算机科学系博士生 Yanping Chen 创建的，他参与了传感器的开发。
当然，该团队还需要进行大量进一步的研究，包括广泛的实地测试，以确保他们的传感器在实际环境中能够工作。但如果传感器在野外有效，它将极大地帮助昆虫学家、农民和医护人员，因为他们可以实时看到物种的分布情况，而不是依赖于每周一次检查粘性陷阱的缓慢过程，并试图弄清楚哪些昆虫在什么地方。例如，农民可以判断是否有带翅膀的害虫侵入了果园的一个角落，并有针对性地在那里使用杀虫剂，而不是喷洒整个田地；医护人员也可以类似地追踪传播疾病的昆虫，并集中精力消灭它们，以帮助预防疾病爆发。
史密森尼学会的研究合作者、昆虫学家 Gary Hevel（他没有参与加州大学河滨分校的项目）表示，该设备无疑可以帮助他节省时间，他的工作通常是观察标本并根据其物理结构进行识别。“如今，计算机发展日新月异。我真的对这一发展感到着迷——像这样的事情正在发生，并且将在未来对我们有所帮助。”
加州大学河滨分校的团队正在收集巴西和夏威夷实地测试的数据，这将有助于改进传感器和算法。最终，Keogh 希望能够在线提供各种昆虫的音频文件，以便人们可以下载适合他们所在地区害虫的正确信号。
