Google đang tìm cách triển khai thử nghiệm thực địa quy mô lớn tại Mỹ với 32 triệu muỗi đực mang vi khuẩn Wolbachia, nhằm giảm quần thể muỗi truyền bệnh như virus West Nile. Chương trình do dự án khoa học sự sống Debug của Google đề xuất, với sự hỗ trợ của AI và công nghệ tự động hóa trong khâu phân loại và vận hành.

Theo tài liệu công khai của Cơ quan Bảo vệ Môi trường Mỹ (EPA), được BeInCrypto dẫn lại ngày 31/5 theo giờ địa phương, Debug đã nộp hồ sơ xin phê duyệt thả tối đa 32 triệu muỗi đực mang Wolbachia tại Florida và California. Riêng tại Florida, kế hoạch dự kiến thả 16 triệu con trong năm đầu tiên và 16 triệu con trong năm thứ hai.

Hồ sơ được đăng trong tài liệu mang mã EPA-HQ-OPP-2025-3951. Thời gian lấy ý kiến kéo dài đến ngày 5/6, sau đó EPA sẽ xem xét và đưa ra quyết định phê duyệt.

Đối tượng của thử nghiệm là muỗi nhà đực mang chủng Wolbachia pipientis (wAlbB), loài có liên quan đến việc lây truyền virus West Nile. Google cho biết mục tiêu của đợt thử nghiệm là thu thập dữ liệu thực địa để phục vụ thủ tục đăng ký sản phẩm theo Luật Liên bang về thuốc trừ sâu (FIFRA).

Dù vậy, “thuốc trừ sâu” trong trường hợp này không đồng nghĩa với việc phun hóa chất. EPA xếp công nghệ kiểm soát quần thể muỗi bằng Wolbachia vào nhóm biện pháp phòng trừ sinh học và quản lý đây như một thử nghiệm ngoài thực địa. Trọng tâm của công nghệ là cắt giảm số lượng côn trùng bằng phương pháp sinh học thay vì hóa chất.

Cơ chế vận hành của phương pháp này là thả muỗi đực mang Wolbachia giao phối với muỗi cái hoang dã không mang vi khuẩn, khiến trứng không thể nở bình thường. Nếu việc thả muỗi được lặp lại liên tục, quần thể muỗi tại khu vực mục tiêu có thể giảm dần. Google cũng nhấn mạnh chỉ muỗi đực được thả ra môi trường, do loài này không đốt người.

Điểm khác biệt của Google không nằm ở bản thân công nghệ sinh học, mà ở năng lực vận hành trên quy mô lớn. Để triển khai hàng chục triệu con muỗi, chương trình phải tách chính xác muỗi đực và muỗi cái ở quy mô công nghiệp. Debug hiện sử dụng AI và tự động hóa để phân loại giới tính, quản lý quy trình nuôi và tổ chức thả muỗi hàng loạt.

Theo doanh nghiệp, phân loại giới tính là khâu then chốt khi mở rộng chương trình. Nếu muỗi cái bị lẫn vào và phát tán ra ngoài, rủi ro an toàn có thể phát sinh. Vì vậy, độ chính xác của hệ thống chọn lọc tự động dựa trên AI sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả của mô hình.

Debug trước đó cũng đã có kinh nghiệm triển khai thực tế. Từ năm 2018, đơn vị này phối hợp với Cơ quan Môi trường Quốc gia Singapore (NEA) vận hành “Project Wolbachia”. Tại Singapore, chương trình liên tục thả muỗi đực mang Wolbachia để kiểm soát muỗi Aedes aegypti, tác nhân truyền bệnh sốt xuất huyết.

Theo số liệu chính thức, tại các khu vực áp dụng chương trình, quần thể muỗi Aedes aegypti đã giảm 80-90%, trong khi nguy cơ người dân mắc sốt xuất huyết giảm hơn 70%. Hiện Debug thả hơn 10 triệu muỗi đực Wolbachia mỗi tuần tại Singapore, với trung tâm R&D địa phương sử dụng AI và robot trong khâu phân loại giới tính.

Giới quan sát cho rằng hồ sơ lần này cho thấy phạm vi ứng dụng của AI đang mở rộng từ dịch vụ phần mềm sang vận hành ngoài thực địa. Đây không chỉ là một thử nghiệm kiểm soát côn trùng, mà còn là bước đưa mô hình kết hợp AI, robot, sinh học và logistics vào quy trình thẩm định của cơ quan quản lý.

Nếu được EPA chấp thuận, Google có thể triển khai thử nghiệm thực địa quy mô lớn đầu tiên tại Mỹ trong thời gian hai năm ở Florida và California. Kết quả của chương trình có thể tác động đáng kể đến quá trình thương mại hóa công nghệ phòng trừ sinh học cũng như việc hình thành các tiêu chuẩn quản lý trong lĩnh vực này.