В основе устройства — компактный радар непрерывного излучения с частотой 30 гигагерц. Когда насекомое пролетает через луч, прибор фиксирует отражённый сигнал. Из него извлекается около 70 параметров, описывающих механику полёта: базовая частота взмахов крыльев, распределение энергии по частотным диапазонам и другие характеристики. Все эти данные поступают в иерархическую модель машинного обучения, которая последовательно определяет сначала семейство насекомого, затем род и наконец вид.
В лабораторных экспериментах с живыми осами, медоносными пчёлами и тремя видами шмелей алгоритм показал точность до 96% при разграничении крупных групп и до 85% при различении близкородственных видов — при анализе всего двух секунд полёта. Даже при десятой доле секунды в зоне луча правильный ответ давался в трёх случаях из четырёх.
Пока система тестировалась только в замкнутом пространстве, где сигнал не ослабевал с расстоянием. В открытой среде точность неизбежно снизится из-за помех и удалённости объектов — исследователи честно указывают на это ограничение.
Долгосрочный потенциал разработки — в её совместимости с уже существующей инфраструктурой. Радиоволны миллиметрового диапазона лежат в основе сетей 5G и 6G, а значит, в перспективе обычные вышки сотовой связи могут стать платформой для непрерывного мониторинга биоразнообразия. Это особенно важно для оценки состояния популяций опылителей, от которых зависит устойчивость большинства наземных экосистем и продовольственная безопасность в глобальном масштабе.
