兩年前在台南爆發的登革熱大流行，讓台南市長賴清德流下眼淚，沒有人希望再遇到一次，同一年，會導致孕婦生下「小頭症」嬰兒的茲卡病毒開始在中南美洲流行，到最後還傳到美國佛羅里達州，讓微軟決心研究防範茲卡病毒擴散的方式，改進流行病預警系統。
「從登革熱、茲卡病毒、伊波拉病毒、禽流感、SARS等傳染性疾病，往往造成重大的國民健康、經濟損失，其實它們很多都是先從動物身上傳染，才傳給人類。」台灣微軟策略長丁維揚12日在行政院科技會報舉辦的「智慧系統與晶片產業發展策略會議」上介紹了全球軟體大廠如何把被稱為病媒的蚊子，轉變為人類朋友的疾病預警計畫，「透過DNA比對，找出這些疾病來自何方，以及如何傳播出去。」
微軟計畫從蚊子身上其它動物血液的DNA找尋疾病傳染路徑，把蚊子變成人類的盟友。（攝影/ 翻攝自youtube微軟雲端計畫）
微軟的邏輯是，如果60％到75％的大型流行病毒是先在動物身上傳染，那麼掌握了動物間傳染的情況，就等於掌握了下一個威脅人類的病毒，但是如何知道最新的傳染結果呢？又去哪裡搜集那麼多可能被傳染的動物血液樣本呢？答案就在蚊子身上。
從蚊子所吸的血，找疾病傳染路徑
丁維揚說，微軟的研究團隊發現，目前疾病監控系統有三點缺失，第一，在人群間成為傳染病前，60％到75%已經先在動物身上傳染，但人們未察覺，第二，在人身上平均要2個禮拜時間才會被注意到原來有新型態的疾病。第三，這些疾病多半來自於人類過去所未知的病毒。
因此，微軟的「Project Premonition」的計畫，打算從蚊子身上，蒐集許多動物的血液，再從這些血液中，去分析比對細菌、病毒的基因序列，若發現任一種目前疾病資料庫中從未存在的病毒基因，就可能發現了下一個會在人類間造成傳染的病原。
整個計畫由「發現」、「蒐集」與「偵測」三大步驟組成。借由發現蚊子聚集熱點、蒐集很多的活體蚊子再靠著龐大的資料庫比對運算，才能完成整個計畫，背後結合的技術是機器人（智慧捕蚊器）、基因序列技術、在雲端基礎上具備機器學習的運算演算法。
智慧捕蚊器，可自我學習抓蚊
微軟研究中心（Microsoft Research）與匹茲堡大學、約翰霍普金斯大學、加州大學河濱分校和范德堡大學開始聯手進行研究計畫。
去哪裡找到活的蚊子，本身就是一門大學問，因為蚊子的棲息地每天都不一樣，基本上隨著水源而變化，這條街道上聚集著上千隻蚊子，可能隔壁街是稀稀落落，如何有效的從大面積區域中找到蚊子棲息地熱點，就得出動無人機。
為了建立無人機有效的搜尋模式，研究團隊先以中美洲小國格瑞那達為測試場域，因為那個國家從從低窪的城市環境到密集的叢林都在135平方英里以內。丁維揚指出，無人機借由機器學習找出蚊子的熱點，例如在某種類型的廢棄工廠，並對整個區域做出3D建模（為佈署捕蚊器時所用），測試成功後，透過無人機或人力把智慧補蚊器部屬在蚊子熱點。
被設計可以在潮濕環境運作20小時的微軟的智慧捕蚊器（Smart trap），藉由放出二氧化碳和微光吸引蚊子，內含有64個捕籠，監測任何一隻飛進來的昆蟲，只要蚊子翅膀振動的頻率符合，捕籠就自動關上大門，並且紀錄下當時的環境數據如溫度、濕度、光亮的等級，智慧捕籠透過機器學習修正自己的錯誤，提高抓蚊子的精確性。
從數據找未知疾病，開發誘餌
丁維揚指出，每一批蚊子產生200G的原始資料，再從25萬個基因樣本做序列比對，每一次都達到上兆次的運算。「但過去同樣的比對工作送到雲端平台進行後，把工作時間從30天驚人的縮短到只要12小時。」
在微軟的研究中指出，透過在87個實驗，它捕獲了前所未有的20GB有關蚊子行為的數據，包括茲卡病毒蚊子的行為，還對包括攜帶登革熱，西尼羅河和瘧疾的蚊子進行檢測。
這些數據讓微軟與加州河濱大學合作，把這些數據用來評估化學誘餌對於蚊子的影響，而范德堡大學的流行病學家也透過這批數據來改進蚊子傳染疾病過程的模型，這是人類史上第一次大規模的結合機器學習、雲端運算、基因比對來研究蚊子傳染疾病的計畫。
