Aplikacja na smartfona pomoże pszczołom

Grupa informatyków z Opola przygotowała aplikację, dzięki której pszczelarze mogą szybko zareagować na niekorzystne zjawiska w ulu. Wykorzystujący sztuczną inteligencję program powstał dzięki wsparciu funduszy unijnych i będzie dostępny także poza granicami Polski.

Do skorzystania z aplikacji wystarczy smartfon i połączenie z internetem. Zdjęcia ramek z pszczołami są przesyłane on-line do serwera firmy, gdzie poddawane są dokładnej analizie z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Program potrafi błyskawicznie odróżnić i policzyć chore pszczoły na sfotografowanej ramce. Pszczelarz otrzymuje informację zwrotną w ciągu kilku sekund. Zdaniem inżynierów, którzy przy pisaniu programu korzystali ze wsparcia naukowców z Uniwersytetu Przyrodniczego we Wrocławiu, może on być szczególnie przydatny do wykrywania choroby szczególnie groźnej dla pszczół – warrozy.

„Aplikacja ziBees pozwala z precyzją większą niż ludzkie oko wykryć tę jedną z najgroźniejszych chorób pszczelich. Nasza aplikacja dostarcza także informacji na temat liczby pszczół na ramce ula. Szybka identyfikacja ich ilości pozwoli, na podstawie zauważalnych anomalii podczas danego sezonu, podejmować lepsze decyzje dotyczące pszczół” – dodaje Bartłomiej Stapowicz, Junior Product Manager z ziBees.

Analiza komputerowa

Zdaniem Jarosława Kacprzaka, który współpracował przy tworzeniu aplikacji, analiza komputerowa zdjęcia pozwala na skuteczność w wykrywaniu chorych pszczół na poziomie 90 procent, a sam projekt jest otwarty na uzupełnienie o kolejne funkcje, które mogą być dodawane m.in. na podstawie uwag użytkowników.

„Choroby to jedna sprawa, ale pszczelarzom zależy także na innych informacjach, jak na przykład obecności królowej, ilości i kondycji czerwia czy grzybic. To, co czasem trudno jest uchwycić ludzkim okiem, bez problemu sprawdzi nasz program. Co ważne, dzięki sztucznej inteligencji skracamy do minimum czas reakcji na potencjalne zagrożenia. Jest to o tyle ważne, że pszczoła żyje stosunkowo krótko, a tym samym pszczelarz ma niewiele czasu na podjęcie skutecznych działań” – powiedział PAP Kacprzak.

Autorzy programu zaznaczają, że aby w pełni „wytrenować” sztuczną inteligencję aplikacji niezbędne jest zaangażowanie społeczności pszczelarzy i dostarczenie jak największej liczby zdjęć pszczół na ramkach ula. Twórcy ziBees zapraszają do części edukacyjnej projektu pod adresem: www.zaznaczpszczole.pl, gdzie można pomóc zaznaczać pszczoły.

Oznaczajmy pszczoły na zdjęciach

„Przekazywanie zdjęć ramek w ulach, które dla ziBees są materiałem szkoleniowym, to realna pomoc w nauczaniu sztucznej inteligencji, aby w przyszłości szybciej i dokładniej rozpoznawała choroby. Pomóc może każdy, włączając się w projekt poprzez oznaczanie pszczół na zdjęciach udostępnionych na naszej stronie. To również wsparcie rozwoju aplikacji przyczyniające się do skuteczniejszej i efektywniejszej diagnostyki zdrowia owadów” – wyjaśnia Stapowicz.

Projekt inżynierów z Opola jest kolejną inicjatywą naukowców z regionu na rzecz ochrony pszczół. Wiosną, w historycznej pasiece pod Kluczborkiem, która należała do twórcy współczesnego pszczelarstwa, ks. Jana Dzierżona, firma Bio-Gen rozpoczęła wspólnie z pszczelarzami badania nad praktycznym wykorzystaniem pożytecznych mikroorganizmów mogących uodpornić owady na choroby, których np. obecnie nie można już zwalczać przy pomocy antybiotyków lub innych zarejestrowanych substancji chemicznych.

Z danych Instytutu Ogrodnictwa Zakładu Pszczelnictwa w Puławach wynika, że w naszym kraju jest około 1,5 mln pszczelich rodzin. Rodzima roczna produkcja miodu kształtuje się na poziomie 15 tys. ton.

Źródło: PAP – Nauka w Polsce, Marek Szczepanik

Zostaw komentarz

ZOSTAW ODPOWIEDŹ

Proszę wpisać swój komentarz!
Proszę podać swoje imię tutaj

Papierosy ukryte w maszynach rolniczych. Właściciel nielegalnej kontrabandy został zatrzymany

53-latek kontrabandę ukrywał w różnych skrytkach w tym w maszynach rolniczych oraz w żywopłocie. Policjanci zabezpieczyli ​ponad 600 paczek papierosów bez polskich znaków akcyzy...
13,428FaniLubię
7,105ObserwującyObserwuj
3,946ObserwującyObserwuj
8,520SubskrybującySubskrybuj
Verified by ExactMetrics