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23 Dicembre 2025

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Il monitoraggio e la corretta identificazione delle zanzare vettori di patogeni rappresentano uno dei pilastri della prevenzione e del controllo delle malattie trasmesse da artropodi. In questo contesto, l’Intelligenza Artificiale (Ia) entra a pieno titolo nella sorveglianza entomologica: il Laboratorio di Entomologia Sanitaria dell’Istituto Zooprofilattico Sperimentale di Puglia e Basilicata (Izspb) partecipa al progetto nazionale Mosquito Artificial Intelligence Control (MosAICo), coordinato dall’Istituto Superiore di Sanità (Iss) e finanziato dalla fondazione INF-ACT, che utilizza tecniche avanzate di deep learning e computer vision per riconoscere in modo rapido e accurato le specie di culicidi di maggiore interesse sanitario.

Il progetto MosAICo

Il progetto MosAICo nasce nei laboratori dell’Iss, coinvolgendo 18 istituzioni ed enti di ricerca di 16 regioni italiane. L’obiettivo è sviluppare uno strumento basato sull’Ia che, utilizzando tecniche avanzate di Deep Learning e Computer Vision, sia capace di supportare la sorveglianza entomologica attraverso l’identificazione automatizzata dei vettori.
Il sistema è stato progettato da un team multidisciplinare dell’Iss, afferente al Centro Nazionale Protezione dalle Radiazioni e Fisica Computazionale e al Dipartimento di Malattie Infettive dell’istituto, integrando competenze informatiche, biologiche ed entomologiche.

Il ruolo dell’Izspb per la validazione sul campo

Grazie a un accordo di collaborazione tra la Direzione Generale dell’Izspb e l’Iss il Laboratorio di Entomologia Sanitaria dell’Istituto partecipa attivamente alla validazione del modello di IA. Nella primavera 2025 le dottoresse M. Assunta Cafiero e M. Grazia Cariglia hanno preso parte a un workshop presso l’Iss dedicato alla dimostrazione pratica del sistema MosAICo. In questa occasione l’Izspb ha ricevuto uno dei 10 prototipi disponibili, da utilizzare secondo protocolli condivisi per testare l’efficacia dello strumento in condizioni operative assimilabili a quelle “di campo”.

Come funziona il sistema di identificazione automatica

Il dispositivo MosAICo consente di:
● catturare immagini multiple di zanzare adulte,
● analizzarle tramite algoritmi di deep learning e computer vision,
● trasmettere i dati a un database interattivo,
● fornire in tempo reale la classificazione fino a 82 esemplari di culicidi adulti.
Il sistema è interattivo: gli entomologi possono correggere di volta in volta eventuali errori di identificazione, contribuendo a migliorare progressivamente la precisione del modello.

Dalle zanzare ai virus: le specie di maggiore interesse sanitario

Per l’addestramento del modello sono state utilizzate, ad oggi, sette specie di culicidi, selezionate tra quelle di maggiore rilevanza vettoriale e prevalenza epidemiologica, tra cui Culex pipiens, principale vettore della West Nile Disease e Aedes albopictus, coinvolta nella trasmissione di Dengue e Chikungunya.
Il network MosAICo ha fornito migliaia di esemplari per l’addestramento, la validazione e il test dell’algoritmo, consentendo di valutare le prestazioni del sistema in condizioni realistiche di sorveglianza.

Risultati promettenti per la sanità pubblica veterinaria

I primi risultati della sperimentazione, presentati il 20 novembre 2025 dalla dottoressa Noemi Sarleti al meeting annuale INF-ACT di Roma, mostrano un’elevata accuratezza nell’identificazione delle specie principali, pur evidenziando la necessità di affinare la distinzione tra specie morfologicamente molto simili.
La sperimentazione rappresenta un passo importante verso la standardizzazione e la velocizzazione dei processi di identificazione entomologica, permettendo anche a personale meno esperto di supportare in modo efficace le attività di sorveglianza. Un’evoluzione particolarmente rilevante per la sanità pubblica veterinaria, chiamata sempre più spesso a fronteggiare arbovirosi emergenti in un contesto di cambiamento climatico e diffusione stabile dei vettori.

TAG: AI, ARBOVIROSI, FONDAZIONE INF-ACT, ISS, IZS DELLA PUGLIA E DELLA BASILICATA, MOSAICO, ZANZARE