Vorremmo ringraziare la Fondazione Vodafone Americhe, la Bill and Melinda Gates Foundation, e il São Paulo Research Foundation (FAPESP) per il finanziamento di questa ricerca. Vorremmo anche ringraziare i numerosi docenti del Dipartimento di Entomologia presso l&#39;Università di California, Riverside, per i loro consigli su questo progetto.

1. Insetti Colony e allevamento <ol><li> Mosquito Colony e allevamento <ol><li> Tarsalis posteriori Culex, quinquefasciatus Culex, stigmatosoma Culex e Aedes aegypti adulti provenienti da colonie di laboratorio, che ha avuto origine da individui selvatici catturati. </li><li> Larve di zanzara posteriore in pentole smaltate in condizioni standard di laboratorio (27 ° C, 16: luce 8 ore: scuro [LD] ciclo con 1 hr periodi tramonto / alba), e ad libitum nutrirsi di una miscela di roditore terra chow e lievito di birra (3: 1, v: v). </li><li> Raccogliere pupe di zanzara in 200 ml tazze, e metterli nelle camere sperimentali. In alternativa, aspirare le zanzare adulte nelle camere sperimentali entro 1 settimana di emergenza. Assicurarsi che ogni camera sperimentale contiene da 20 a 40 individui della stessa specie / sesso. </li><li> Mangimi zanzare adulte ad libitum su una saccarosio del 10% e la miscela di acqua. Sostituire alimentare settimanale. </li><li> Inumidire asciugamani in cotone due volte a settimana e plli ace sopra le camere sperimentali per mantenere l&#39;umidità all&#39;interno della gabbia. Inoltre, posizionare una tazza di 200 ml di acqua di rubinetto nella camera a tutte le ore per aiutare a mantenere il livello di umidità complessivo. </li><li> Mantenere le camere sperimentali su un 16: 8 ore di luce: buio ciclo [LD], 20,5-22 ° C e 30-50% di umidità relativa per tutta la durata dell&#39;esperimento. </li></ol></li><li> Casa Fly and Fruit Fly Colony e allevamento <ol><li> Musca domestica posteriore da una colonia di laboratorio, derivato da selvatici catturati individui. Cattura selvatici Drosophila simulans individui e li posteriori nelle camere sperimentali. </li><li> Posteriore larve di Musca domestica in vasche di plastica in condizioni standard di laboratorio (12:12 ora di luce: buio [LD] ciclo, 26 ° C, 40% RH) in una miscela di acqua, farina di crusca, erba medica, lievito e latte in polvere. Posteriori Drosophila simulans larve in una camera di allevamento e ad libitum nutrirsi di una miscela di decomposizionefrutta. </li><li> Aspirare adulto Musca domestica in camere sperimentali entro 1 settimana di emergenza. Adulti di Drosophila simulans possono essere direttamente allevati nelle camere sperimentali. Prima della raccolta dei dati, assicurarsi che ogni camera sperimentale contiene non più di 10-15 domestica Musca individuale o 20-30 individuali Drosophila simulans. </li><li> Alimentare adulto Musca domestica ad libitum su una miscela di zucchero e basso contenuto di grassi del latte essiccato, con libero accesso all&#39;acqua. Alimentazione adulto Drosophila simulans ad libitum su una miscela di frutta marcia. Sostituire alimentare settimanale. </li><li> Mantenere camere sperimentali su 16: 8 ore di luce: buio [LD] ciclo, 20,5-22 ° C e 30-50% di umidità relativa per tutta la durata dell&#39;esperimento. </li></ol></li></ol> 2. Record volanti Suoni in Chambers sperimentali <ol><li> Impostazione camera sperimentale Nota: Un &quot;c sperimentaleHamber &quot;denota la gabbia progettata nel nostro laboratorio, in cui è stato registrato il dato. Il sensore è piuttosto economico. Quando costruita alla rinfusa, un set up potrebbe essere prodotto per meno di $ 10. <ol><li> Costruire una camera sperimentale, una delle maggiori dimensioni: 67 centimetri L x 22 cm L x 24,75 centimetri H, o la taglia più piccola: 30 cm L x 20 cm L x 20 cm H. La camera sperimentale è costituito da una matrice fototransistor e un linea laser indicando la matrice fototransistor. NOTA: Inoltre, la camera è costituita da Kritter custodi che sono modificati per includere l&#39;apparato sensore e un manicotto attaccato ad un pezzo di tubazioni in PVC per consentire l&#39;accesso agli insetti. </li><li> Collegare l&#39;array fototransistor ad una scheda elettronica. L&#39;uscita della scheda elettronica si inserisce in un registratore audio digitale e viene registrato come dati audio in formato MP3. Vedere la progettazione logica del sensore di Figura 1, parte e una versione fisica della camera in Figura 1.I. </li><li&gt; modificare i coperchi delle sezioni sperimentali con un pezzo di panno di maglia apposto l&#39;interno, al fine di evitare la fuga degli insetti. NOTA: Quando un insetto vola attraverso il fascio laser, le ali parzialmente occludono la luce, provocando piccole fluttuazioni di luce. Le fluttuazioni di luce vengono catturati dalla matrice fototransistor come variazioni di corrente, e il segnale viene filtrato e amplificato dal custom designed scheda elettronica. </li></ol></li><li> Configurare il sistema per registrare suoni prodotti da insetti volanti <ol><li> Collegare la camera sperimentale di un alimentatore. Accendere l&#39;alimentazione. </li><li> Nella camera sperimentale, trovare le luci laser e photoarray. Allineare le luci laser al photoarray. Per ottenere l&#39;allineamento corretto, regolare la photoarray utilizzando i magneti all&#39;esterno della camera sperimentale che corrispondono ai magneti fissati alla photoarray sul interno della camera fino a quando la luce laser è centrata su tutto il fotodiodo individuoes. </li><li> Eseguire due controlli di integrità per assicurarsi che il sistema sia impostato correttamente. Nota: Il primo passo è quello di assicurarsi che il sistema è alimentato, tutti i cavi siano collegati correttamente e che il laser è puntato verso la matrice fotografia. Il secondo passo è quello di condurre ulteriori verifiche sul grado di allineamento laser per garantire che possa catturare il suono del battito d&#39;ali degli insetti. <ol><li> Collegare le cuffie (piuttosto che il registratore) nel jack audio. Tuffo mano dentro e fuori la camera sperimentale, vicino al photoarray, per rompere il piano della luce laser. Assicurarsi che la luce laser è acceso (sarà un fascio di luce rossa), e che si rompere il piano della luce un paio di volte con la mano. Ascoltare per i cambiamenti nel livello di rumore come la mano va dentro e fuori del fascio di luce. Se si rileva una differenza udibile, il sensore è in grado di catturare i suoni prodotti dal movimento di oggetti di grandi dimensioni. In caso di successo, passare al successivo controllo di integrità, in caso contrario, controllare se la cuffia è collegata correttamente ese il laser è puntato verso il photoarray. Regolare il photoarray di conseguenza fino al suono della mano in movimento dentro e fuori dalla camera sperimentale può essere ascoltato. </li><li> Applicare un sottile pezzo di cablaggio elettrico per uno spazzolino da denti automatico. Accendere lo spazzolino da denti, e immergere il cablaggio dentro e fuori la camera sperimentale vicino al phototarray. Assicurarsi che la luce laser colpisce il pezzo di cablaggio come si muove. Se si rileva un cambiamento udibile in frequenza, quando il pezzo di cablaggio rompe il piano di luce laser, il sistema è pronto a catturare i suoni prodotti dal movimento di oggetti piccoli, cioè, suoni di insetti. Se non si rileva una differenza udibile, tornare al punto 2.2.2 per ri-allineare le luci laser e il photoarray. </li></ol></li><li> Dopo che il sistema sia configurato correttamente, chiudere il coperchio e aggiungere gli insetti. </li></ol></li><li> Raccolta dati: Record suoni prodotti da insetti volanti <ol><li> Accendere il registratore e fare un voice l&#39;annotazione che include le seguenti informazioni: nome della specie nella camera sperimentale, l&#39;età degli insetti, la data e l&#39;ora, corrente RT ambiente e l&#39;umidità relativa. Mettere in pausa la registrazione. </li><li> Collegare il registratore al sistema, tramite il cavo audio, e riprendere la registrazione. Lasciare il registratore per registrare per 3 giorni, poi interrompere la registrazione. </li><li> Scaricare i dati dal registratore in una nuova cartella sul PC. Svuotare il registratore cancellando i dati. </li><li> Ripetere il processo di registrazione di cui sopra, fino a quando gli altri insetti sono morti fuori e non ci sono più di 5 insetti rimasti in vita nella gabbia. </li></ol></li></ol> 3. Sensor Data Processing e rilevamento di suoni prodotti da insetti volanti <ol><li> Utilizzare software per rilevare suoni prodotti da insetti volanti. Nota: il software (algoritmo di rilevamento) è molto più veloce del tempo reale. Ci vuole meno di 3 ore per elaborare una sessione di registrazione, vale a dire, tre giorni di datuna, su una macchina standard con CPU Intel (R) Core ™ a 2,00 GHz e 8 GB di RAM. <ol><li> Per ogni cartella contenente i dati da una sessione di registrazione, eseguire il software di rilevamento per rilevare i suoni di insetti. Per eseguire il software, aperto MATLAB, e digitare &quot;circandian_wbf (datadir)&quot; nella finestra di comando, dove DATADIR è la directory dei dati di registrazione. Quindi premere &quot;Invio&quot; per iniziare. NOTA: Scaricare il circadian_wbf software di rilevamento di riferimento # 16. </li><li> Attendere che l&#39;algoritmo termina, quindi controllare i risultati del rilevamento. Le uscite algoritmo tutta l&#39;insetto rilevato suoni in una nuova cartella denominata &quot;DATADIR _extf&quot;, dove DATADIR è la stessa come nel passaggio precedente. Ogni file audio è una lunga clip audio 1 sec originariamente estratto dalla registrazione crudo, con un filtro digitale applicata per rimuovere il rumore. Il tempo di occorrenza di ogni suono rilevato viene salvato in un file denominato &quot;datadir _time.mat &amp;# 8221 ;. Osservare l&#39;esempio di un suono insetto rilevato nella Figura 2. </li></ol></li><li> Algoritmo di rilevamento <ol><li> Utilizzare una finestra scorrevole lungo 0,1 sec per scorrere attraverso la registrazione. La finestra scorrevole parte dall&#39;inizio della registrazione. Per ogni finestra, attenersi alla seguente procedura. <ol><li> Calcola la frequenza fondamentale della finestra corrente. </li><li> Se la frequenza fondamentale è compreso tra 100 Hz a 1.200 Hz, quindi effettuare le seguenti operazioni: <ol><li> Estrarre il lungo di 1 secondo clip audio di centraggio alla finestra corrente dalla registrazione; applicare un filtro digitale per rimuovere il rumore nella clip e salvare l&#39;audio filtrato nella cartella &quot;datadir _extf&quot;. </li><li> Salvare il tempo di comparsa della finestra corrente nel file &quot;datadir _Time&quot;. </li><li> Spostare la finestra scorrevole al punto che segue immediatamente il clip audio estratto. </li></ol></li><li> Se il fr fondamentaleequency NON è compresa tra 100 Hz a 1.200 Hz, è sufficiente spostare la finestra scorrevole 0,01 sec in avanti. </li></ol></li><li> Ripetere il processo fino a quando la finestra scorrevole raggiunge la fine della registrazione. </li></ol></li></ol> 4 Insect Classificazione <ol><li> Classificazione bayesiana utilizzando solo il volo Suono Nota: classificatore bayesiano è un classificatore probabilistico che classifica un oggetto alla sua più probabile classe. <ol><li> Caratteristica del suono di calcolo <ol><li> Per ogni suono insetto, calcolare lo spettro di frequenza del suono utilizzando la trasformata discreta di Fourier (DFT). Troncare lo spettro di frequenza per includere solo i punti dati corrispondenti alla gamma di frequenza: 100 Hz a 2.000 Hz. Lo spettro di frequenza troncato viene poi utilizzato nella classificazione come &quot;rappresentante&quot; del suono dell&#39;insetto. NOTA: L&#39;DFT è un algoritmo che trasforma i segnali nel dominio del tempo al dominio della frequenza. Si tratta di un edificio dfunzione lt nella maggior parte delle biblioteche di programmazione, e può essere richiamato nel programma con una sola riga di codice. </li></ol></li><li> Addestrare un classificatore bayesiano <ol><li> Utilizzare il metodo di stima della densità kNN 14 per imparare la distribuzione di probabilità a posteriori utilizzando la funzione audio. Con l&#39;approccio kNN, la fase di formazione è quello di costruire un dataset di formazione. <ol><li> Casualmente assaggiare una serie di suoni di insetti dai dati raccolti per ciascuna specie di insetti. </li><li> Seguire i passaggi della sezione 4.1.1 e calcolare lo spettro di frequenza troncato per ogni suono campionato. Gli spettri tronche insieme con etichette di classe dei campioni &quot;(nome della specie di insetto) composte di dati di addestramento. </li></ol></li></ol></li><li> Utilizzare il classificatore bayesiano di classificare un insetto sconosciuto <ol><li> Calcolare lo spettro di frequenza troncata del suono insetto sconosciuto. </li><li> Calcola la distanza euclidea tra lo spettro troncata del unknown oggetto e tutti gli spettri troncati nel dataset formazione. </li><li> Trova il k superiore (k = 8 in questo documento) più vicini dell&#39;oggetto sconosciuto nel dataset formazione. Calcola la probabilità a posteriori del suono insetto sconosciuto appartenente ad una classe come la frazione dei primi k vicini più vicini che sono etichettati come classe. </li><li> Classificare l&#39;oggetto sconosciuto alla classe che ha la più alta probabilità a posteriori. </li></ol></li></ol></li><li> Aggiungere una funzionalità al Classificatore: Insect ritmo circadiano <ol><li> Scopri le distribuzioni di classe condizionata dell&#39;epoca verificarsi di suono insetto, che è, il ritmo circadiano per ogni specie di insetti. <ol><li> Ottenere il tempo di occorrenza di ogni suono dai risultati di rilevazione (cfr Sezione 3.2). </li><li> Per ogni specie, costruire un istogramma del tempo di occorrenza suono insetto. </li><li> Normalizzare l&#39;istogramma in modo che l&#39;area dell&#39;istogramma è uno. Il normaleistogramma zata è il ritmo circadiano delle specie esaminate. Racconta la probabilità di osservare un insetto, di quella specie, in volo entro un certo periodo di tempo. </li></ol></li><li> Classificare un &quot;suono insetto&quot; sconosciuto combinando il &quot;suono degli insetti&quot; e il ritmo circadiano <ol><li> Dato il punto specifico nel tempo in cui si è verificato il suono insetto sconosciuto, ottenere la probabilità di osservare un insetto di classe sulla base del ritmo circadiano di classe. NOTA: Il ritmo circadiano è una distribuzione di probabilità. Si tratta di un array che specifica la probabilità di individuare un suono, prodotto da una precisa specie di insetti, in un momento specifico della giornata. Quindi una volta che viene dato un tempo, si può semplicemente verificare la matrice per ottenere la probabilità. </li><li> Seguire i passaggi nella sezione 4.1.2 per calcolare la probabilità a posteriori che il suono sconosciuto appartiene alla classe utilizzando le caratteristiche del suono. Moltiplicare la probabilità a posteriori i risultati from il passaggio precedente per ottenere il nuovo probabilità a posteriori. </li><li> Classificare il &quot;suono sconosciuto&quot; alla classe che ha la più alta nuova probabilità a posteriori. </li></ol></li></ol></li><li> Aggiungi una caratteristica più il classificatore: Distribuzione Insect Geographic <ol><li> Imparare la distribuzione geografica delle specie di interesse, sia da dati pubblicati in documenti storici, letteratura pertinente, o semplicemente raccogliere la conoscenza di prima mano da campi tecnici / biologi. A scopo dimostrativo, utilizzare una simulazione grafica della distribuzione, come mostrato in Figura 7. </li><li> Classificare un &quot;suono insetto sconosciuto&quot; usando &quot;volante sound&quot; e le due caratteristiche aggiuntive. <ol><li> Data la posizione geografica in cui è stato ricevuto il suono insetto, calcolare la probabilità di osservare un insetto dalla classe in quella posizione specifica utilizzando la distribuzione grafica delle specie. <ol><li> Seguire i passaggi nella sezione 4.2.2 and calcolare la probabilità a posteriori che il &quot;suono sconosciuto&quot; appartiene alla classe utilizzando le caratteristiche sonore e ritmi circadiani. Moltiplicare il risultato di questo passaggio per i risultati della fase precedente, al fine di ottenere la nuova probabilità a posteriori. </li></ol></li><li> Classificare il &quot;suono sconosciuto&quot; alla classe che ha la più alta nuova probabilità a posteriori. </li></ol></li></ol></li><li> Un quadro generale per Aggiunta di funzionalità <ol><li> Si consideri il classificatore bayesiano che utilizza solo funzioni audio, come il classificatore primario. Seguire i passaggi riportati di seguito per aggiungere nuove funzionalità al classificatore. <ol><li> Nella fase di formazione, imparare le funzioni di densità di classe condizionata della nuova funzione. </li><li> Nella fase di classificazione, data la nuova caratteristica del &quot;suono sconosciuto&quot;, calcolare la probabilità di osservare la funzione in classe utilizzando le funzioni di densità apprese nel passaggio precedente. Moltiplicare la nuova probabilità per la previous probabilità a posteriori corrispondente al &quot;suono sconosciuto&quot; appartenenti alla classe che sono stati calcolati sulla base solo le caratteristiche dispari, per ottenere la nuova probabilità a posteriori. Classificare l&#39;oggetto sconosciuto alla classe che ha la più alta nuova probabilità a posteriori. </li></ol></li></ol></li></ol>

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Gli autori dichiarano di non avere interessi finanziari in competizione.

Il quadro sensore / classificazione qui descritta permette la classificazione economica e scalabile di insetti volanti. Le precisioni ottenibili dal sistema sono sufficienti per permettere lo sviluppo di prodotti commerciali bene e potrebbe essere un utile strumento per la ricerca entomologica. La possibilità di utilizzare poco costoso, i sensori non invasivi per classificare con precisione e automaticamente insetti volanti avrebbe implicazioni significative per la ricerca entomologica. Ad esempio, distribuendo il sistema nel campo di contare e classificare insetti vettori, il sistema può fornire conteggi in tempo reale delle specie bersaglio, producendo informazioni in tempo reale che può essere usato per progettare programmi di intervento / di soppressione per combattere la malaria. Inoltre, il sistema è in grado di separare automaticamente insetti per sesso, e quindi può essere utilizzato per entomologi liberi che lavorano sul Sterile Insect Technique 15 dal compito noioso e che richiede tempo di sessaggio manualmente gli insetti. &lt;/ P&gt; Utilizzando questo sistema, la fase più critica è quella di impostare correttamente il sensore per la raccolta dati. Se il laser e l&#39;array foto non sono allineati correttamente, i dati saranno molto rumoroso. Dopo che gli insetti sono posti nella gabbia, l&#39;array foto deve sempre essere perfezionato utilizzando i magneti all&#39;esterno della gabbia. Si noti che luci lampeggianti, flash per fotocamere e vibrazioni nei pressi delle gabbie introdurrà rumore ai dati. Pertanto, per ottenere dati puliti, posizionare la gabbia in una stanza buia, e ove necessario, mettere gli asciugamani asciutti sotto le gabbie per diminuire il livello di vibrazione. Il classificatore presentato in questo lavoro usato solo due funzionalità aggiuntive. Tuttavia, ci possono essere decine di funzionalità aggiuntive che potrebbero contribuire a migliorare le prestazioni di classificazione. Poiché le caratteristiche potenziali sono di dominio e applicazioni specifiche, gli utenti possono scegliere le caratteristiche in base al loro bisogno o applicazioni specifiche. Il quadro generale del classifier consente agli utenti di aggiungere facilmente funzionalità per il classificatore per migliorare le prestazioni di classificazione. Per incoraggiare l&#39;adozione e l&#39;estensione delle nostre idee, stiamo facendo tutti gli schemi del codice, dati, e dei sensori liberamente disponibili presso la UCR Computational Entomologia pagina 16-17. Inoltre, entro i limiti del nostro budget, noi continueremo la nostra pratica di dare un sistema completo (come mostrato in Figura 1) a qualsiasi entomologo ricerca che richiede uno.

L&#39;idea di classificare automaticamente insetti utilizzando il suono incidentale del loro volo risale ai primi giorni di computer e disponibile in commercio apparecchi di registrazione audio 1. Tuttavia, sono stati compiuti pochi progressi su questo problema nei decenni successivi. La mancanza di progressi in questa ricerca può essere attribuito a diversi fattori correlati. In primo luogo, la mancanza di sensori efficaci ha reso difficile la raccolta dei dati. La maggior parte degli sforzi per raccogliere dati hanno utilizzato i microfoni acustici 2-5. Tali dispositivi sono estremamente sensibili al rumore del vento e il rumore ambientale nell&#39;ambiente, con conseguente dati molto radi e di bassa qualità. In secondo luogo, aggravando i problemi di qualità dei dati è il fatto che molti ricercatori hanno tentato di imparare modelli di classificazione molto complicati, specialmente le reti neurali 6-8. Cercando di imparare complicati modelli di classificazione, con soli decine di esempi,è una ricetta per over-fitting. In terzo luogo, l&#39;difficilmente dei dati ottenere ha fatto sì che molti ricercatori hanno tentato di costruire modelli di classificazione con dati molto limitati, da un minimo di 300 istanze di 9 o meno. Tuttavia, è noto che per la costruzione di modelli di classificazione accurati, più dati è meglio 10-13. Questo lavoro affronta tre questioni. Ottici (piuttosto che acustica) sensori possono essere utilizzati per registrare il &quot;suono&quot; del volo degli insetti da metri di distanza, con totale invarianza di rumore del vento e suoni ambientali. Questi sensori hanno permesso la registrazione di milioni di casi di formazione etichettati, molti più dati rispetto tutti gli sforzi precedenti messi insieme, e, quindi, contribuire ad evitare gli sforzi di ricerca precedenti over-montaggio che ha afflitto. Un metodo di principio è illustrato di seguito, che consente l&#39;integrazione di ulteriori informazioni nel modello di classificazione. Queste informazioni aggiuntive possono essere quotidiana e comefacile da ottenere come il tempo del giorno, ma ancora producono significativi aumenti di accuratezza del modello. Infine, è dimostrato che le enormi quantità di dati che abbiamo raccolto ci permettono di approfittare di &quot;L&#39;irragionevole efficacia dei dati&quot; 10 per la produzione di classificatori semplici, precise e solide. In sintesi, la classificazione degli insetti volanti si è spostata al di là delle affermazioni dubbie creati nel laboratorio di ricerca ed è ora pronto per la distribuzione nel mondo reale. I sensori e software presentati in questo lavoro fornirà ai ricercatori di tutto il mondo strumenti robusti per accelerare la loro ricerca.

<table><tbody><tr><td>Audio recorder: ICD-PX312</td><td>Sony</td><td>4-267-065-11(2)</td><td>With a 8 GB microSD extra memory</td></tr><tr><td>Insectary</td><td>Lee&#039;s Aquarium &amp;amp; Pet Products.</td><td>20088 HerpHaven&amp;reg;, Large Rectangle</td><td>14 1/2&quot; long x 8 3/4&quot; wide x 9 3/4&quot; high. Modified to house insects.</td></tr><tr><td>Laser line generator, 650 nm (red)</td><td>Apinex (www.apinex.com)</td><td>LN60-650</td><td>5 mW. This is a low powered laser, similar to a teacher&#039;s laser pointer</td></tr><tr><td>Photodiode array</td><td>VISHAY SEMICONDUCTOR&amp;nbsp; TEFD4300&amp;nbsp; PIN PHOTODIODE, 650NM, 20DEG, T1</td><td>TEFD4300</td><td>We made a custom array of 15 of these photodiodes wired in parallel.</td></tr><tr><td>Analogue to digital convertor integrated circuit</td><td>Custom made in our lab</td><td></td><td>We made this item ourselves, but an easily available commercial product, Gino PCF8591 AD/DA Converter, provides the same functionality.</td></tr></tbody></table>

flying insect detection and classification with inexpensive sensors

Un sistema poco costoso, non invasivo in grado di classificare con precisione insetti volanti avrebbe importanti implicazioni per la ricerca entomologica, e consentire lo sviluppo di molte applicazioni utili nel vettore e di controllo dei parassiti sia per entomologia medica e agricolo. Dato questo, negli ultimi 60 anni hanno visto molti sforzi di ricerca dedicati a questo compito. Ad oggi, tuttavia, nessuna di queste ricerche ha avuto un impatto duraturo. In questo lavoro, dimostriamo che i sensori ottici pseudo-acustiche in grado di produrre dati superiore; che funzionalità aggiuntive, sia intrinseco ed estrinseco al comportamento in volo dell&#39;insetto, può essere sfruttata per migliorare la classificazione degli insetti; che un approccio di classificazione bayesiana consente di imparare in modo efficace modelli di classificazione che sono molto robusti a un eccesso di montaggio, e un quadro generale di classificazione permette di incorporare facilmente numero arbitrario di funzioni. Dimostriamo i risultati con esperimenti su larga scala che minimizzano tutte le opere precedenti COMBIned, misurata dal numero di insetti e il numero di specie considerate.

Due esperimenti sono qui presentati. Per entrambi gli esperimenti, i dati utilizzati sono stati prelevati a caso da un set di dati che contiene oltre 100.000 oggetti. Il primo esperimento dimostra la capacità del classificatore proposto di classificare con precisione differenti specie / sessi di insetti. Poiché la precisione classificazione dipende insetti da classificare, un unico valore assoluto per la precisione di classificazione non darà al lettore una buona intuizione sulle prestazioni del sistema. Invece, anziché presentare la precisione del classificatore su un insieme fisso di insetti, il classificatore è stato applicato a insiemi di dati con un numero incrementale crescente di specie, e quindi difficoltà crescente classificazione. Il set di dati è iniziata con solo 2 specie di insetti; poi ad ogni passo, una più specie (o un singolo sesso di una specie dimorfismo sessuale) è stato aggiunto e il classificatore è stato utilizzato per classificare la maggiorenumero di specie (il nuovo set di dati). Un totale di dieci classi di insetti (sessi diversi dalle stesse specie di conteggio classi diverse) sono stati considerati, con 5.000 esemplari in ogni classe. Il classificatore utilizzato sia insetto-sound (spettro di frequenza) e il tempo-di-intercettazione per la classificazione. La tabella 1 mostra la precisione di classificazione misurato a ogni passo e la relativa classe aggiunto a quel passo. Secondo la tabella 1, il classificatore realizza oltre il 96% di precisione nella classificazione di non più di 5 specie di insetti, sensibilmente superiore al tasso di default del 20% di accuratezza. Anche quando il numero di classi considerato aumenti a 10, la precisione di classificazione non è mai inferiore al 79%, ancora significativamente superiore al tasso di default del 10%. Si noti che le dieci classi non sono facili da separare, anche mediante ispezione umana. Tra le dieci specie, otto di loro sono zanzare, with sei di loro che dallo stesso genere. Il secondo esperimento è quello di mostrare come esattamente il sistema possa sesso insetti volanti, in particolare, di distinguere maschi Ae. Aegypti zanzare da femmine. Per la prima parte dell&#39;esperimento, si supponga che il &quot;costo di errata classificazione&quot; dovuto all&#39;errata classificazione di maschi come femmine è lo stesso che il costo dovuto all&#39;errata classificazione femmine come i maschi. Con questa ipotesi, i risultati della classificazione sono riportati nella Tabella 2.I. La precisione di classificazione per sesso Ae. Aegypti è di circa 99,4%. Per la seconda parte dell&#39;esperimento, assume il costo non è asimmetrica, cioè, errata classificazione delle femmine come i maschi è molto più costoso che il contrario. Con questa ipotesi, la soglia di decisione del classificatore è stato modificato per ridurre il numero di errori di classificazione ad alto costo. Con la soglia regolata correttamente, i risultati della classificazione di cui alla tabella 2.II sono stati raggiunti. Di 2.000 insetti in esperimento, ventidue maschi, femmine e zero sono state classificate erroneamente. <img alt="Figura 1" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/52111/52111fig1highres.jpg" width="500" /> Figura 1 (I) Una delle gabbie sperimentali utilizzati per raccogliere i dati. (II) Una versione logica del setup sensore con i componenti annotati. <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/52111/52111fig1highres.jpg" target="_blank">Fate clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a> <img alt="Figura 2" src="/files/ftp_upload/52111/52111fig2highres.jpg" /> Figura 2 (I) Un esempio di un clip audio 1 sec contenente un &quot;suono insetto volante&quot; generato dal sensore. Il suono è stato prodotto da una femmina Cx. Stigmatosoma. Il INSEsuono ct è evidenziata in rosso / grassetto. (II) Il &quot;suono insetto&quot;, che è stato pulito e salvato in una lunga clip audio 1-sec centrando il segnale di insetti e imbottitura con 0s altrove. (III) Lo spettro di frequenza di il suono insetto, ottenuto utilizzando Discrete Fourier Transform. <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/52111/52111fig2highres.jpg" target="_blank">Cliccate qui per vedere una versione più grande di questa figura.</a> <img alt="Figura 3" src="/files/ftp_upload/52111/52111fig3highres.jpg" /> Figura 3 Una rete bayesiana che utilizza una singola funzione per la classificazione. <img alt="Figura 4" src="/files/ftp_upload/52111/52111fig4highres.jpg" /> Figura 4 Una rete bayesiana che utilizza due funzioni indipendenti per classificat<html> ione <img alt="Figura 5" src="/files/ftp_upload/52111/52111fig5highres.jpg" /> Figura 5 I ritmi circadiani di Cx. stigmatosoma (femmina), Cx. tarsalis (maschio), e Ae. aegypti (femmina), imparato basa su osservazioni generate dal sensore che sono stati raccolti più di 1 mese di durata. <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/52111/52111fig5highres.jpg" target="_blank">Cliccate qui per vedere una versione più grande di questa figura.</a> <img alt="Figura 6" src="/files/ftp_upload/52111/52111fig6highres.jpg" /> Figura 6 Una rete bayesiana che utilizza tre funzioni indipendenti per la classificazione. g &quot;/&gt; Figura 7 Le ipotesi delle distribuzioni geografiche di ogni specie di insetti e le posizioni dei sensori nella simulazione per dimostrare l&#39;efficacia dell&#39;utilizzo di funzionalità location-di-intercettazione in classifica. <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/52111/52111fig7highres.jpg" target="_blank">Cliccate qui per vedere una versione più grande di questa figura.</a> <img alt="Figura 8" src="/files/ftp_upload/52111/52111fig8highres.jpg" /> Figura 8 La rete bayesiana generale che utilizza n caratteristiche per la classificazione, dove n è un numero intero positivo. <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/52111/52111fig8highres.jpg" target="_blank">Cliccate qui per vedere una versione più grande di questa figura.</a> <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td> Passo </td><td> Species Aggiunto </td><td> Classificazione Precisione </td><td></td><td> Passo </td><td> Specie Aggiunto </td><td> Classificazione Precisione </td></tr><tr><td> 1 </td><td> Ae. aegypti ♂ </td><td> N / a </td><td></td><td> 6 </td><td> Cx. quinquefasciatus ♂ </td><td> 92.69% </td></tr><tr><td> 2 </td><td> Musca domestica </td><td> 98.99% </td><td></td><td> 7 </td><td> Cx. stigmatosoma ♀ </td><td> 89.66% </td></tr><tr><td> 3 </td><td> Ae. aegypti ♀ </td><td> 98.27% </td><td></td><td> 8 </td><td> Cx. tarsalis ♂ </td><td> 83.54% </td></tr><tr><td> 4 </td><td> Cx. stigmatosoma ♂ </td><td> 97.31% </td><td></td><td> 9 </td><td> Cx. quinquefasciatus ♀ </td><td> 81.04% </td></tr><tr><td> 5 </td><td> &lt;em&gt; Cx. tarsalis ♀ </td><td> 96.10% </td><td></td><td> 10 </td><td> Drosophila simulans </td><td> 79.44% </td></tr></tbody></table> Tabella 1 Classificazione precisione con un numero crescente di classi. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td></td><td></td><td colspan="2"> Classe prevista </td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"> Classe prevista </td></tr><tr><td colspan="2"> I (costo simmetrica) </td><td> femminile </td><td> maschio </td><td></td><td colspan="2"> II (costo asimmetrica) </td><td> femminile </td><td> maschio </td></tr><tr><td rowspan="2"> Classe effettiva </td><td> femminile </td><td> 993 </td><td> 7 </td><td></td><td rowspan="2"> Classe effettiva </td><td> femminile </td><td> 1.000 </td><td> 0 </td></tr><tr><td> maschio </td&gt; <td> 5 </td><td> 995 </td><td></td><td> maschio </td><td> 22 </td><td> 978 </td></tr></tbody></table> Tabella 2 (I) La matrice di confusione per discriminazione fondata sul sesso di Ae. Aegypti zanzare con la soglia di decisione per le femmine è fissato a 0,5 (cioè, stessa ipotesi di costo). (II) La matrice di confusione del sesso stesse zanzare, con la decisione soglia per le femmine fissato a 0,1.

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Flying Insect Detection and Classification with Inexpensive Sensors

Abbiamo proposto un sistema che utilizza poco costoso, sensori non invasivi pseudo-acustico ottici per rilevare automaticamente e con precisione, contare e classificare insetti base al loro suono volare volare.

Volare Insetto rilevamento e classificazione con sensori Economico

An inexpensive, noninvasive system that could accurately classify flying insects would have important implications for entomological research, and allow ...

flying-insect-detection-and-classification-with-inexpensive-sensors

Universidad San Sebastian

Research

JoVE Journal

Bioengineering

25.1K Views.  University of California, Riverside.  Abbiamo proposto un sistema che utilizza poco costoso, sensori non invasivi pseudo-acustico ottici per rilevare automaticamente e con precisione, contare e classificare insetti base al loro suono volare volare. 

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Early Metamorphic Insertion Technology for Insect Flight Behavior Monitoring

Early Metamorphosis Insertion Technology (EMIT) is a novel methodology for integrating microfabricated neuromuscular recording and actuation platforms on insects during their metamorphic development. Here, the implants are fused within the structure and function of the neuromuscular system as a result of metamorphic tissue remaking. The implants emerge with the insect where the development of tissue around the electronics during pupal development results in a bioelectrically and biomechanically enhanced tissue interface. This relatively more reliable and stable interface would be beneficial for many researchers exploring the neural basis of the insect locomotion with alleviated traumatic effects caused during adult stage insertions. In this article, we implant our electrodes into the indirect flight muscles of Manduca sexta. Located in the dorsal-thorax, these main flight powering dorsoventral and dorsolongitudinal muscles actuate the wings and supply the mechanical power for up and down strokes. Relative contraction of these two muscle groups has been under investigation to explore how the yaw maneuver is neurophysiologically coordinated. To characterize the flight dynamics, insects are often tethered with wires and their flight is recorded with digital cameras. We also developed a novel way to tether Manduca sexta on a magnetically levitating frame where the insect is connected to a commercially available wireless neural amplifier. This set up can be used to limit the degree of freedom to yawing &#8220;only&#8221; while transmitting the related electromyography signals from dorsoventral and dorsolongitudinal muscle groups.

We present a novel surgical procedure to implant electrodes in Manduca sexta during its early metamorphic stages. This technique allows mechanically stable and electrically reliable coupling with the neuromuscular tissue to study flight neurophysiology dynamics. We also present a novel magnetic levitation platform for tethered studies of insect yaw.

All&#39;inizio metamorfica Tecnologia Inserzione per Insect Volo monitoraggio del comportamento

Early Metamorphosis Insertion Technology (EMIT) is a novel methodology for integrating microfabricated neuromuscular recording and actuation platforms on ...

Ricerca

Comportamento

Measuring the Flight Ability of the Ambrosia Beetle, Platypus Quercivorus (Murayama), Using a Low-Cost, Small, and Easily Constructed Flight Mill

The ambrosia beetle, Platypus quercivorus (Murayama), is the vector of a fungal pathogen that causes mass mortality of Fagaceae trees (Japanese oak wilt). Therefore, knowing the dispersal capacity may help inform trapping/tree removal efforts to prevent this disease more effectively. In this study, we measured the flight velocity and duration and estimated the flight distance of the beetle using a newly developed flight mill. The flight mill is low cost, small, and constructed using commonly available items. Both the flight mill arm and its vertical axis comprise a thin needle. A beetle specimen is glued to one tip of the arm using instant glue. The other tip is thick due to being covered with plastic, thus it facilitates the detection of rotations of the arm. The revolution of the arm is detected by a photo sensor mounted on an infrared LED, and is indicated by a change in the output voltage when the arm passed above the LED. The photo sensor is connected to a personal computer and the output voltage data are stored at a sampling rate of 1 kHz. By conducting experiments using this flight mill, we found that P. quercivorus can fly at least 27 km. Because our flight mill comprises cheap and small ordinary items, many flight mills can be prepared and used simultaneously in a small laboratory space. This enables experimenters to obtain a sufficient amount of data within a short period.

Measuring the Flight Ability of the Ambrosia Beetle, Platypus Quercivorus Murayama, Using a Low-Cost, Small, and Easily Constructed Flight Mill

We developed a low cost and small flight mill, constructed with commonly available items and easily used in experimentation. Using this apparatus, we measured the flight ability of an ambrosia beetle, Platypus quercivorus.

Misura la capacità di volo del Scarabeo dell'Ambrosia, Platypus Quercivorus (Murayama), utilizzando un basso costo, piccole e facilmente costruito volo Mill

The ambrosia beetle, Platypus quercivorus (Murayama), is the vector of a fungal pathogen that causes mass mortality of Fagaceae trees (Japanese oak wilt). ...

Ambiente

A Precise and Autonomous System for the Detection of Insect Emergence Patterns

Existing systems to measure insect emergence patterns have limitations; they are only partially automated and are limited in the maximum number of emerging insects they can detect. In order to obtain precise measurement of insect emergence, it is necessary for systems to be semi-automated and able to measure large numbers of emerging insects. We addressed these issues by designing and building a system that is automated and can measure emergence of up to 1200 insects. We modified the existing &#34;falling-ball&#34; system using Arduino microcontrollers to automate data collection and expand the sample size through multiple data channels. Multiple data channels enable the user to not only increase their sample size, but also allows for multiple treatments to be run simultaneously in a single experiment. Furthermore, we created an R script to automatically visualize the data as a bubble plot, while also calculating the median day and time of emergence. The current system was designed using 3D printing so the user can modify the system to be adjusted for different species of insects. The goal of this protocol is to investigate important questions in chronobiology and stress physiology, using this precise and automated system to measure insect emergence patterns.

Measurement of insect emergence patterns requires precision. Existing systems are only semi-automated and sample size is limited. We addressed these issues by designing a system using microcontrollers to precisely measure the time of emergence of large numbers of emerging insects.

Un sistema preciso ed autonomo per l'individuazione di modelli di emersione degli insetti

Existing systems to measure insect emergence patterns have limitations; they are only partially automated and are limited in the maximum number of ...

A Wind Tunnel for Odor Mediated Insect Behavioural Assays

Olfaction is the most important sensory mechanism by which many insects interact with their environment and a wind tunnel is an excellent tool to study insect chemical ecology. Insects can locate point sources in a three-dimensional environment through the sensory interaction and sophisticated behavior. The quantification of this behavior is a key element in the development of new tools for pest control and decision support. A wind tunnel with a suitable flight section with laminar air flow, visual cues for in-flight feedback and a variety of options for the application of odors can be used to measure complex behaviour which subsequently may allow the identification of attractive or repellent odors, insect flight characteristics, visual-odor interactions and interactions between attractants and odors lingering as background odors in the environment. A wind tunnel holds the advantage of studying the odor mediated behavioural repertoire of an insect in a laboratory setting. Behavioural measures in a controlled setting provide the link between the insect physiology and field application. A wind tunnel must be a flexible tool and should easily support the changes to setup and hardware to fit different research questions. The major disadvantage to the wind tunnel setup described here, is the clean odor background which necessitates special attention when developing a synthetic volatile blend for field application.

Here, we describe the construction and use of a wind tunnel for odor mediated behavioural assays with insects. The wind tunnel design facilitates the release of odor sources by several methods, with and without visual stimuli. Wind tunnel experiments are important methods to identify behaviorally active volatile chemicals.

Una galleria del vento per odore mediata saggi comportamentali dell'insetto

Olfaction is the most important sensory mechanism by which many insects interact with their environment and a wind tunnel is an excellent tool to study ...

Low-Cost Automated Flight Intercept Trap for the Temporal Sub-Sampling of Flying Insects Attracted to Artificial Light at Night

Sampling methods are selected depending on the targeted species or the spatial and temporal requirements of the study. However, most methods for passive sampling of flying insects have a poor temporal resolution because it is time-consuming, costly and/or logistically difficult to perform. Effective sampling of flying insects attracted to artificial light at night (ALAN) requires sampling at user-defined time points (nighttime only) across well-replicated sites resulting in major time and labor-intensive survey effort or expensive automated technologies. Described here is a low-cost automated intercept trap that requires no specialist equipment or skills to construct and operate, making it a viable option for studies that require temporal sub-sampling across multiple sites. The trap can be used to address a wide range of other ecological questions that require a greater temporal and spatial scale than is feasible with previous trap technology.

To study the impacts of artificial light at night (ALAN) on nocturnal flying insects, sampling needs to be confined to nighttime. The protocol describes a low-cost automated flight intercept trap that allows researchers to sample at user-defined periods with increased replication.

Trappola di intercettazione di volo automatizzata a basso costo per il sottocampionamento temporale di insetti volanti attratti dalla luce artificiale di notte

Sampling methods are selected depending on the targeted species or the spatial and temporal requirements of the study. However, most methods for passive ...

Using Insect Electroantennogram Sensors on Autonomous Robots for Olfactory Searches

Robots designed to track chemical leaks in hazardous industrial facilities1 or explosive traces in landmine fields2 face the same problem as insects foraging for food or searching for mates3: the olfactory search is constrained by the physics of turbulent transport4. The concentration landscape of wind borne odors is discontinuous and consists of sporadically located patches. A pre-requisite to olfactory search is that intermittent odor patches are detected. Because of its high speed and sensitivity5-6, the olfactory organ of insects provides a unique opportunity for detection. Insect antennae have been used in the past to detect not only sex pheromones7 but also chemicals that are relevant to humans, e.g., volatile compounds emanating from cancer cells8 or toxic and illicit substances9-11. We describe here a protocol for using insect antennae on autonomous robots and present a proof of concept for tracking odor plumes to their source. The global response of olfactory neurons is recorded in situ in the form of electroantennograms (EAGs). Our experimental design, based on a whole insect preparation, allows stable recordings within a working day. In comparison, EAGs on excised antennae have a lifetime of 2 hr. A custom hardware/software interface was developed between the EAG electrodes and a robot. The measurement system resolves individual odor patches up to 10 Hz, which exceeds the time scale of artificial chemical sensors12. The efficiency of EAG sensors for olfactory searches is further demonstrated in driving the robot toward a source of pheromone. By using identical olfactory stimuli and sensors as in real animals, our robotic platform provides a direct means for testing biological hypotheses about olfactory coding and search strategies13. It may also prove beneficial for detecting other odorants of interests by combining EAGs from different insect species in a bioelectronic nose configuration14 or using nanostructured gas sensors that mimic insect antennae15.

We describe a protocol for using insect antennae in the form of electroantennograms (EAGs) on autonomous robots. Our experimental design allows stable recordings within a day and resolves individual odor patches up to 10 Hz. The efficiency of EAG sensors for olfactory searches is demonstrated in driving a robot toward an odor source.

Utilizzando Insetto Electroantennogram sensori sul robot autonomi per le ricerche olfattive

Robots designed to track chemical leaks in hazardous industrial facilities1 or explosive traces in landmine fields2 face the same problem as insects ...

Neuroscienze

Building an Enhanced Flight Mill for the Study of Tethered Insect Flight

Makerspaces have a high potential of enabling researchers to develop new techniques and to work with novel species in ecological research. This protocol demonstrates how to take advantage of the technology found in makerspaces in order to build a more versatile flight mill for a relatively low cost. Given that this study extracted its&#160;prototype from flight mills built in the last decade, this protocol focuses more on outlining divergences made from the simple, modern flight mill. Previous studies have already shown how advantageous flight mills are to measuring flight parameters such as speed, distance, or periodicity. Such mills have allowed researchers to associate these parameters with morphological, physiological, or genetic factors. In addition to these advantages, this study discusses the benefits of using the technology in makerspaces, like 3D printers and laser cutters, in order to build a more flexible, sturdy, and collapsible flight mill design. Most notably, the 3D printed components of this design allow the user to test insects of various sizes by making the heights of the mill arm and infrared (IR) sensors adjustable. The 3D prints also enable the user to easily disassemble the machine for quick storage or transportation to the field. Moreover, this study makes greater use of magnets and magnetic paint to tether insects with minimal stress. Lastly, this protocol details a versatile analysis of flight data through computer scripts that efficiently separate and analyze differentiable flight trials within a single recording. Although more labor-intensive, applying the tools available in makerspaces and on online 3D modeling programs facilitates multidisciplinary and process-orientated practices and helps researchers avoid costly, premade products with narrowly adjustable dimensions. By taking advantage of the flexibility and reproducibility of technology in makerspaces, this protocol promotes creative flight mill design and inspires open science.

This protocol uses three-dimensional (3D) printers and laser cutters found in makerspaces in order to create a more flexible flight mill design. By using this technology, researchers can reduce costs, enhance design flexibility, and generate reproducible work when constructing their flight mills for tethered insect flight studies.

Costruire un mulino di volo potenziato per lo studio del volo degli insetti legati

Makerspaces have a high potential of enabling researchers to develop new techniques and to work with novel species in ecological research. This protocol ...

Ingegneria

Electroantennography-based Bio-hybrid Odor-detecting Drone using Silkmoth Antennae for Odor Source Localization

Small drones with chemical or biosensor devices that can detect airborne odorant molecules have attracted considerable attention owing to their applicability in environmental and security monitoring and search-and-rescue operations. Small drones with commercial metal-oxide-semiconductor (MOX) gas sensors have been developed for odor source localization; however, their real-time-odor-detection performance has proven inadequate. However, biosensing technologies based on insect olfactory systems exhibit relatively high sensitivity, selectivity, and real-time response with respect to odorant molecules compared to commercial MOX gas sensors. In such devices, excised insect antennae function as portable odorant biosensor elements and have been found to deliver excellent sensing performance. This study presents experimental protocols for odorant-molecule detection in the air using a small autonomous bio-hybrid drone based on a mountable electroantennography (EAG) device incorporating silkmoth antennae.
We developed a mountable EAG device including sensing/processing parts with a Wi-Fi module. The device was equipped with a simple sensor enclosure to enhance the sensor directivity. Thus, odor source localization was conducted using the spiral-surge algorithm, which does not assume an upwind direction. The experimental bio-hybrid odor-detecting drone identified real-time odorant-concentration differences in a pseudo-open environment (outside a wind tunnel) and localized the source. The developed drone and associated system can serve as an efficient odorant molecule-detection tool and a suitable flight platform for developing odor source localization algorithms owing to its high programmability.

This study introduces experimental protocols for a bio-hybrid odor-detecting drone based on silkmoth antennae. The operation of an experimental electroantennogram device with silkmoth antennae is presented, in addition to the structure of a bio-hybrid drone designed for odor source localization using the spiral-surge algorithm.

Drone bioidro ibrido per il rilevamento degli odori basato sull'elettroantenografia che utilizza le antenne Silkmoth per la localizzazione della fonte di odore

Small drones with chemical or biosensor devices that can detect airborne odorant molecules have attracted considerable attention owing to their ...

A Simple Flight Mill for the Study of Tethered Flight in Insects

Flight in insects can be long-range migratory flights, intermediate-range dispersal flights, or short-range host-seeking flights. Previous studies have shown that flight mills are valuable tools for the experimental study of insect flight behavior, allowing researchers to examine how factors such as age, host plants, or population source can influence an insects' propensity to disperse. Flight mills allow researchers to measure components of flight such as speed and distance flown. Lack of detailed information about how to build such a device can make their construction appear to be prohibitively complex. We present a simple and relatively inexpensive flight mill for the study of tethered flight in insects. Experimental insects can be tethered with non-toxic adhesives and revolve around an axis by means of a very low friction magnetic bearing. The mill is designed for the study of flight in controlled conditions as it can be used inside an incubator or environmental chamber. The strongest points are the very simple electronic circuitry, the design that allows sixteen insects to fly simultaneously allowing the collection and analysis of a large number of samples in a short time and the potential to use the device in a very limited workspace. This design is extremely flexible, and we have adjusted the mill to accommodate different species of insects of various sizes.

Flight in insects is influenced by a number of factors and the propensity to disperse is an important variable in understanding insect ecology and biological control strategies. We describe the construction and use of a simple, relatively inexpensive, and flexible flight mill for measuring parameters of tethered flight in insects.

Un semplice volo Mill per lo Studio del Tethered Volo in Insetti

Flight in insects can be long-range migratory flights, intermediate-range dispersal flights, or short-range host-seeking flights. Previous studies have ...

Insect-controlled Robot: A Mobile Robot Platform to Evaluate the Odor-tracking Capability of an Insect

Robotic odor source localization has been a challenging area and one to which biological knowledge has been expected to contribute, as finding odor sources is an essential task for organism survival. Insects are well-studied organisms with regard to odor tracking, and their behavioral strategies have been applied to mobile robots for evaluation. This "bottom-up" approach is a fundamental way to develop biomimetic robots; however, the biological analyses and the modeling of behavioral mechanisms are still ongoing. Therefore, it is still unknown how such a biological system actually works as the controller of a robotic platform. To answer this question, we have developed an insect-controlled robot in which a male adult silkmoth (Bombyx mori) drives a robot car in response to odor stimuli; this can be regarded as a prototype of a future insect-mimetic robot. In the cockpit of the robot, a tethered silkmoth walked on an air-supported ball and an optical sensor measured the ball rotations. These rotations were translated into the movement of the two-wheeled robot. The advantage of this "hybrid" approach is that experimenters can manipulate any parameter of the robot, which enables the evaluation of the odor-tracking capability of insects and provides useful suggestions for robotic odor-tracking. Furthermore, these manipulations are non-invasive ways to alter the sensory-motor relationship of a pilot insect and will be a useful technique for understanding adaptive behaviors.

The capability to localize an odor source is necessary for insect survival and is expected to be applicable to artificial odor-tracking. The insect-controlled robot is driven by an actual silkmoth and enables us to evaluate the odor-tracking capability of insects through a robotic platform.

Robot Insect-controllato: una piattaforma mobile Robot per valutare la capacità odore-tracking di un insetto

Robotic odor source localization has been a challenging area and one to which biological knowledge has been expected to contribute, as finding odor ...