Intelligente Mückenfalle der Universität Dhaka könnte früher vor Dengue warnen

Akustischer Lockruf fängt bei Campusversuch 49 Aedes-Mücken

Eine an der Universität Dhaka entwickelte Mückenfalle fing bei einem Außentest 49 Aedes-Mücken. Eine ähnliche Falle ohne Ton fing dagegen nur eine, wie das universitäre Forschungslabor hinter dem Projekt mitteilte. Das Gerät MAST-CloudNet kombiniert einen akustischen Lockruf, eine Kamera und künstliche Intelligenz, um dabei zu helfen, Orte zu identifizieren, an denen sich Dengue-Überträger vermehren.

Die Forschenden planen, im Juni und Juli 2027 zehn bis 15 Fallen in Wohngebieten der Dhaka South City Corporation aufzustellen. Ziel ist es, aus den Mückenzahlen Karten zu erstellen, die Behörden auf eine zunehmende Aktivität von Aedes-Mücken hinweisen und ihnen dabei helfen können, Präventionsmaßnahmen gezielt einzusetzen.

Die Universität gab die Entwicklung am 16. Oktober 2026 bekannt. Die Forschenden erklärten, die Studie sei am 8. Oktober unter dem Titel „MAST-CloudNet: IoT-Enabled Acoustic Trap With Real-Time AI Surveillance of Aedes“ in IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement veröffentlicht worden. Finanziert wurde die Arbeit vom Dhaka University Research Fund.

Das Gerät zielt auf männliche Mücken ab, indem es den Flugton der Weibchen nachahmt. Zwar stechen weibliche Mücken Menschen und übertragen Dengue, doch männliche Mücken können früher auf neue Populationen hinweisen, weil sie schneller ausgewachsen sind und sich meist in der Nähe ihrer Brutstätten aufhalten.

Das macht das Projekt zu einem Überwachungsinstrument: Es soll vor allem zeigen, wo die Mückenaktivität zunimmt, damit die für die Prävention Verantwortlichen reagieren können. Der geplante Versuch in Wohngebieten soll zeigen, wie gut dieser Ansatz über den Universitätscampus hinaus funktioniert.

Wie aus Tönen Mückenzahlen werden

MAST-CloudNet gibt Töne mit Frequenzen zwischen 350 und 500 Hertz wieder und ahmt damit den Flügelschlag weiblicher Aedes-Mücken nach. Hertz gibt an, wie oft etwas pro Sekunde schwingt. Der Ton dient hier als Lockruf für Männchen, die nach Weibchen suchen.

Ein Ventilator zieht die heranfliegenden Mücken in die Falle und auf gelbes Klebepapier. Eine Kamera im Gerät fotografiert die Insekten. Anschließend werden die Bilder über das Internet an einen Cloud-Server gesendet, also an einen entfernten Computer, der die Informationen verarbeitet.

Ein Modell künstlicher Intelligenz wertet die Fotos aus, um Aedes-Mücken zu erkennen und zu zählen. Die Ergebnisse erscheinen in einem Web-Dashboard. So können die Fänge aus der Ferne überwacht werden, ohne jede Falle aufsuchen zu müssen, nur um den Zähler abzulesen.

Das System verbindet mehrere Schritte, für die sonst getrennte Arbeit nötig wäre: Insekten anlocken, fangen, fotografieren und die Ergebnisse in einer nutzbaren Form festhalten. Mit Fallen an mehreren Standorten könnte ein zentrales Dashboard zeigen, in welchen überwachten Gebieten mehr Aedes-Mücken registriert werden.

Warum die Forschenden Männchen beobachten

Männliche Aedes-Mücken werden früher ausgewachsen als die Weibchen und halten sich in der Nähe ihrer Brutstätten auf, wie die Forschenden berichten. Eine Zunahme der gefangenen Männchen kann daher darauf hindeuten, dass in der Nähe eine neue Mückengeneration schlüpft.

Für ein Wohngebiet könnte dies einen früheren Hinweis darauf liefern, wo nach Brutstätten gesucht werden sollte. Statt die Kontrollen gleichmäßig auf alle überwachten Orte zu verteilen, könnten die Behörden steigende Fangzahlen nutzen, um bestimmte Gebiete vorrangig zu überprüfen.

Eine Mückenzählung misst die Aktivität der Insekten. Das Dengue-Risiko hängt auch von den Weibchen ab, die Menschen stechen und das Virus übertragen. Die Forschenden nutzen Männchen als Frühindikator für wachsende Vektorpopulationen. So sollen Präventionsmaßnahmen eingeleitet werden, bevor diese Populationen weiter anwachsen.

Die geplanten Karten sollen solche lokalen Hinweise zusammenführen. Melden mehrere Fallen in nahe gelegenen Wohngebieten steigende Fangzahlen, könnte dies den Behörden helfen, eine Häufung von Aedes-Mücken zu erkennen und gezielter zu reagieren.

Was die Tests ergaben

Tests in Laborkäfigen ergaben, dass die Falle mit Ton im Durchschnitt fast fünfmal so viele Aedes-Mücken fing wie eine ähnliche Falle ohne Ton. Anschließend betrieben die Forschenden das Gerät drei Tage in Folge im Freien auf dem Campus der Universität Dhaka.

Der Außentest fand bei starkem Regen, kräftigem Wind und städtischem Lärm statt. Das Team erklärte, das Gerät habe während des gesamten Tests weiter funktioniert. In der Projektbeschreibung des Labors wird das Ergebnis mit 49 Aedes-Mücken in der aktiven Falle und einer in der geräuschlosen Kontrollfalle angegeben.

Das Labor gibt außerdem eine Zielspezifität von 83,1 Prozent an. Sie beschreibt, welcher Anteil des Fangs aus den gesuchten Insekten besteht. Das ist wichtig, denn eine Überwachungsfalle ist nützlicher, wenn sie gezielt die gesuchten Mücken fängt, statt große Mengen anderer Insekten zu sammeln.

Die Labor- und Außenergebnisse beruhen auf unterschiedlichen Testbedingungen. In den Käfigversuchen stieg der durchschnittliche Fang um nahezu das Fünffache; beim kurzen Außentest auf dem Campus wurden 49 Mücken gegenüber einer in der Kontrollfalle gefangen. In der nächsten Phase soll die Leistung an weiteren Standorten geprüft werden, bevor ein breiterer Einsatz erfolgt.

Ein Gerät für 12.000 Tk mit Akku-Notstromversorgung

Der Zusammenbau einer MAST-CloudNet-Einheit kostet nach Angaben der Forschenden etwa 12.000 Tk. Zum Vergleich veranschlagen sie die Kosten einer CDC-Lichtfalle mit etwa 25.000 Tk und die einer BG-Sentinel-Falle mit etwa 20.000 Tk.

Nach diesen Angaben kostet das Gerät der Universität 13.000 Tk weniger als die CDC-Lichtfalle, also 52 Prozent weniger. Gegenüber der BG-Sentinel-Falle ist es 8.000 Tk beziehungsweise 40 Prozent günstiger. Das kann einen Unterschied machen, wenn eine Organisation mehrere Überwachungsstandorte statt nur eines Geräts benötigt.

Ein Satz aus zehn bis 15 Einheiten würde zum angegebenen Stückpreis im Zusammenbau etwa 120.000 bis 180.000 Tk kosten. Diese Berechnung umfasst nur die Fallen selbst. Für den Einsatz müssen außerdem Internetverbindung, Serververarbeitung, Wartung und Besuche vor Ort eingeplant werden.

Bei einem Stromausfall kann das Gerät ungefähr viereinhalb Stunden mit Akku betrieben werden. Der zentrale Server kann Daten mehrerer Fallen verarbeiten. Das Team erwartet, dass sich die Betriebskosten pro Einheit senken lassen, wenn die Rechenkapazität gemeinsam für ein größeres Netzwerk genutzt wird.

Test in Wohngebieten für 2027 geplant

Wohngebiete der Dhaka South City Corporation sind als Schauplatz für den nächsten größeren Test vorgesehen. Die Forschenden wollen im Juni und Juli 2027 zehn bis 15 Geräte aufstellen und anhand der erfassten Zahlen Karten mit entstehenden Häufungen von Aedes-Mücken erstellen.

Die genauen Wohngebiete und Installationstermine wurden noch nicht bekannt gegeben. Der größere Test soll weitere Erfahrungen im Außeneinsatz liefern, bevor die Geräte kommerziell eingesetzt werden. Dazu gehört auch der Betrieb mehrerer Fallen in bewohnten Gebieten.

Für das Projekt sind mehrere Termine vorgesehen:

• 8. Oktober 2026: Veröffentlichung der MAST-CloudNet-Studie laut Mitteilung der Universität.
• 16. Oktober 2026: Die Universität gab das Gerät und die Testergebnisse bekannt.
• Juni und Juli 2027: Geplanter Einsatz von zehn bis 15 Fallen in Wohngebieten der Dhaka South City Corporation.

Für die Anwohnerinnen und Anwohner sollen genauere Informationen darüber entstehen, wo die Aedes-Aktivität zunimmt. Für die Forschenden bietet der Einsatz in Wohngebieten die Möglichkeit, die Erfassung und den Vergleich von Mückendaten in einem laufenden Netzwerk umfassender zu testen.

Die nächste Version soll Daten direkt in der Falle verarbeiten

Das Universitätslabor entwickelt außerdem einen Nachfolger namens MAAS-IoT. Ein funktionsfähiger Prototyp eines optischen Detektors hat bereits Flügelschläge lebender männlicher Aedes-Mücken aufgezeichnet. Ein optischer Detektor nutzt Licht, um Bewegungen zu erfassen und so Flügelschlagmuster zu messen.

MAST-CloudNet sendet Fotos zur Analyse an einen entfernten Server. Der Nachfolger soll Insekten direkt im Gerät mithilfe eines kleinen Computers, eines sogenannten Mikrocontrollers, klassifizieren. Dieser Ansatz wird oft Edge-KI genannt, weil die Verarbeitung direkt am Ort der Datenerfassung stattfindet.

Nach Angaben des Labors befinden sich die Klassifizierung im Gerät, die LoRa-Vernetzung und ein für den Außeneinsatz geeignetes Gehäuse noch in der Entwicklung. LoRa ermöglicht Funkverbindungen über große Entfernungen bei geringem Stromverbrauch. Die geplante LoRaWAN-Verbindung des Teams würde es ermöglichen, kompakte Mückendatensätze zu übertragen, ohne dass jede Falle auf eine nahe gelegene WLAN-Verbindung angewiesen ist.

Auch Solarstrom und ein besserer Schutz vor Sonne und Regen sind geplant. Als längerfristiges Ziel nennt das Labor autonome, solarbetriebene Überwachungsnetzwerke. Der funktionsfähige optische Prototyp ist ein früher Baustein dieses Vorhabens; das aktuelle Kamerasystem bietet den Ausgangspunkt für die Erprobung im Außeneinsatz.

Ingenieurwesen und Zoologie vereint in einem Gerät

An dem Projekt arbeiten das Microsystems and Nanoengineering Lab des Fachbereichs Elektrotechnik und Elektronik der Universität Dhaka sowie das Genome-Guided Vector Control and Innovation Lab des Instituts für Zoologie zusammen.

Die Zusammenarbeit verbindet Kenntnisse über das Verhalten von Mücken mit Elektronik, Bildgebung und Datenverarbeitung. Der akustische Lockruf beruht auf dem Wissen darüber, wie Männchen auf die Flugtöne der Weibchen reagieren. Ventilator, Kamera, Internetverbindung und Klassifizierungssoftware machen daraus einen Datensatz, der aus der Ferne abgerufen werden kann.

Der Rektor der Universität Dhaka, Professor ABM Obaidul Islam, begrüßte die Entwicklung. Er sagte, die Identifizierung von Gebieten mit wachsenden Aedes-Populationen werde den Behörden helfen, Präventionsmaßnahmen zu ergreifen. Zugleich sprach er sich für weitere Verbesserungen aus, damit das Gerät wirksam im Außeneinsatz genutzt werden kann.

Der nächste praktische Schritt ist der Übergang von einem kurzen Campusversuch zur Überwachung an mehreren Wohnstandorten. Der geplante Einsatz 2027 wird dem Team Gelegenheit geben, zu untersuchen, wie zuverlässig die Geräte arbeiten und wie hilfreich die zusammengeführten Daten bei der Lokalisierung zunehmender Mückenaktivität sind.

Wichtige Punkte

• MAST-CloudNet nutzt einen akustischen Lockruf, einen Ventilator, eine Kamera und Cloud-KI, um Aedes-Mücken anzulocken, zu fangen und zu identifizieren.
• Beim Außentest auf dem Campus fing die aktive Falle 49 Aedes-Mücken, die geräuschlose Kontrollfalle eine.
• Das Labor gibt eine Zielspezifität von 83,1 Prozent an; bei Labortests in Käfigen war der durchschnittliche Fang mit Ton nahezu fünfmal so hoch.
• Der Zusammenbau einer Einheit kostet etwa 12.000 Tk. Die Akkulaufzeit beträgt ungefähr viereinhalb Stunden.
• Die Forschenden planen, im Juni und Juli 2027 zehn bis 15 Fallen in Wohngebieten im Süden Dhakas aufzustellen.
• Ein Prototyp des Nachfolgers hat Flügelschläge lebender Männchen aufgezeichnet. Die Klassifizierung im Gerät, die Funkvernetzung und das Gehäuse für den Außeneinsatz befinden sich noch in der Entwicklung.