Kako analitika može sprečiti opadanje populacije pčela

Povodom Svetskog dana pčela, kompanija SAS najavila inovativne projekte praćenja, zaštite i unapređenja zdravlja kolonija pčela

Pčele su odgovorne za oprašivanje skoro 75 odsto svih biljnih vrsta koje se direktno koriste za ljudsku ishranu, ali broj pčelinjih kolonija opada, što će dovesti do razornog gubitka u snabdevanju hranom. Kompanija SAS, lider u analitici, koristi tehnologije poput internet stvari (IoT), mašinsko učenje i vizuelnu analitiku da bi održao i podržao zdravu populaciju pčela. S obzirom da broj pčelinjih kolonija drastično opada širom sveta, najnoviji rad uključuje pomoć u spasavanju prvog najvećeg svetskog oprašivača hrane – medonosne pčele.

Svetski dana pčela

Povodom obeležavanja Svetskog dana pčela, SAS ističe tri odvojena projekta gde tehnologija nadgleda, prati i poboljšava populaciju oprašivača širom sveta. Prvo, istraživači u SAS-u su razvili neinvazivni način praćenja stanja u košnicama u stvarnom vremenu putem audio podataka i algoritama mašinskog učenja.

SAS takođe sarađuje sa Državnim univerzitetom Appalachian na projektu „Broj pčela u svetu” kako bi vizualizovao podatke svetske populacije pčela i razumeo najbolje načine za njihovo čuvanje. Najzad, nedavni pobednici SAS hakatona dekodirali su pčelinju komunikaciju putem mašinskog učenja kako bi maksimizirali pristup hrani i povećali zalihe hrane za ljude.

Neinvazivno praćenje zdravlja košnica

Istraživači razvijaju sistem za bioakustično praćenje kako bi neinvazivnom metodom pratili stanje košnica u realnom vremenu, koristeći alate za digitalnu obradu signala i algoritme mašinskog učenja. Ovaj sistem pomaže pčelarima da bolje razumiju i predvide probleme sa košnicama koji bi mogli dovesti do izumiranja kolonije, uključujući i pojavu novih matica – nešto što obično ne bi mogli da otkriju.

Godišnje stope gubitaka košnica u Americi su više od 40%, a između 25% i 40% tih gubitaka nastaje zbog gubitka matice. Akustična analiza može pčelare upozoriti na nestanak kraljica, što je od vitalne važnosti za značajno smanjenje stope gubitka kolonije. Ovim sistemom pčelari će imati bolje razumevanje stanja u košnicama bez potrebe za obavljanjem dugotrajnih i manuelnih pregleda koji ometaju kolonije pčela.

Modeli mašinskog učenja korišćeni su za „slušanje“ zvukova košnice, koji mogu ukazivati na zdravlje, nivo stresa, aktivnosti rojenja i status matice. Istraživači planiraju da uskoro primene sistem akustičnog prenosa, i nastavljaju da traže načine za širenje upotrebe tehnologije kako bi pomogli medonosnim pčelama – i u krajnjoj liniji čovečanstvu.

Stvaranje svetske mape pčela

Danas, na Svetski dan pčela, SAS pokreće vizuelizaciju podataka u kojoj se pčele „broje“ širom sveta, u okviru inicijative Svetski broj pčela (World Bee Count), koju je osnovao Centar za analitičko istraživanje i obrazovanje (CARE) na državnom univerzitetu Aplači. Cilj inicijative je angažovanje građana širom sveta da slikaju pčele kao prvi korak ka razumevanju razloga za alarmantni pad nijovog broja.

Početkom maja je pokrenuta aplikacija „World Bee Count“ za korisnike – kako pčelare, tako i širu javnost, kako bi dodavali podatke na globalnu kartu oprašivača. Unutar aplikacije pčelari mogu uneti broj košnica koje imaju, a bilo koji korisnik može poslati slike oprašivača sa svoje ili pomoću kamere u aplikaciji. SAS je kreirao mapu za prikaz slika koje korisnici šalju putem ove aplikacije.

U narednim fazama projekta, skup podataka kreiran iz aplikacije mogao bi pomoći univerzitetima i istraživačkim institutima da bolje kreiraju strategiraju spašavanja ovih važnih stvorenja.

Korišćenje mašinskog učenja kako bi se pčelama olakšao pristup hrani

Osnovni razlog pada populacije pčela je nedostatak hrane zbog prakse sejanja samo jedne vrste biljaka na njivama. Kad pčele pronađu dobar izvor hrane, vraćaju se u košnicu da putem plesa saopšte tačno mesto gde se nalazi. Posmatrajući ove plesove, pčelari mogu bolje razumeti gde se pčele hrane, i razmotriti osnivanje novih košnica na tim lokacijama kako bi sačuvali kolonije.

Na nedavno održanom SAS hakatonu u Skandinaviji, pobedio je tim Amesto NextBridge koji je koristio mašinsko učenje kako bi olakšala pristup hrani pčelama. U partnerstvu sa kompanijom Beefutures, tim je uspešno razvio sistem sposoban da automatski detektuje, dekodira i mapira karakterističan ples pčela “waggle”, koristeći Beefutures osmatračke košnice i SAS Viya.

Sistematsko praćenje plesa pčela u stvarnom vremenu omogućava pčelama da deluju kao senzori za svoje ekosisteme. Buduća istraživanja korišćenjem ove tehnologije mogu otkriti druge informacije koje pčele koje komuniciraju plesom, što bi nam pomoglo da zaštitimo njihovu populaciju, a od čega će svi imati korist.