양봉 새로운 저가형 벌집 센서가 꿀벌 군집을 구하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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새로운 저가형 벌집 센서가 꿀벌 군집을 구하는 데 도움이 될 수 있습니다.
살충제 사용 증가 , 서식지 감소 , 기후 변화는 수십 년간 전 세계 꿀벌 개체 수의 감소에 기여해 왔습니다.
이제 University of California, Riverside(UCR)의 컴퓨터 과학 팀이 혁신적인 방법을 생각해냈습니다. 그들은 상업적 양봉에 혁명을 일으키고 , 군집 손실을 줄이고, 노동 비용을 절감할 수 있는 잠재력을 가진 센서 기반 기술을 개발했습니다. "자연적인 작물 수분 매개자
인 꿀벌은 인간 문명의 생물다양성 과 식량 생산 에 중요한 역할을 합니다 . 꿀벌은 군집의 적절한 기능을 유지하기 위해 적극적으로 벌집 온도(항상성)를 조절합니다. 외부 스트레스 요인(예: 극한의 환경 온도, 기생충, 살충제 노출 등)으로 인한 일반적인 체온 조절 행동에서의 편차는 임박한 군집 붕괴를 나타냅니다."라고 논문 의 저자는 썼습니다. "벌집 온도를 예측하고 온도 패턴의 변화를 발견하여 이러한 위협을 예상하면 양봉가가 조기에 예방 조치를 취하고 중요한 문제를 피할 수 있습니다." UCR의 보도 자료에 따르면, Electronic Bee-Veterinarian(EBV)은 예측 모델과 저렴한 열 센서를 사용하여 벌집의 온도가 위험한 수준에 도달할 수 있는 시점을 예측합니다. 이 시스템 은 양봉가에게 원격 조기 경고를 제공하여 극한의 추위나 더운 날씨에 벌집이 붕괴되기 전에 예방 조치를 취할 수 있도록 하거나, 살충제 노출, 식량 부족, 질병 또는 기타 스트레스 요인으로 인해 벌이 벌집의 온도를 조절할 수 없는 경우에 예방 조치를 취할 수 있도록 합니다. UCR의 컴퓨터 과학 박사 과정 학생이자 논문의 주저자인 샤미마 호세인은 보도 자료에서 "우리는 온도를 건강 요인이라고 부르는 요인으로 변환하여 벌이 0에서 1까지의 척도로 얼마나 강한지를 추정합니다."라고 말했습니다. 이 기술은 간단한 지표를 사용하는데, "1"은 벌이 가장 강하다는 것을 나타내므로 양봉가가 벌집의 건강을 빠르게 평가할 수 있습니다. UCR의 곤충학 교수인 보리스 베어는 EBV가 전 세계 농업 의 대규모 부문에 필수적인 관행인 양봉에 혁명을 일으킬 수 있다고 생각합니다 . 80개 이상의 작물이 꿀벌에 의해 수분되고, 필수적인 수분매개자는 매년 미국 농업에 약 290억 달러를 기여합니다. 그러나 살충제 노출, 기생충, 서식지 상실 및 기후 변화와 같은 요인이 벌 개체 수 감소에 기여했습니다.
베어는 미국 벌집 손실을 모니터링하는 Project Apis m.에서 수집한 데이터를 인용하며 "작년에 미국은 꿀벌 집단의 55% 이상을 잃었습니다."라고 말했습니다. "우리는 벌 개체수의 큰 붕괴를 경험하고 있으며, 이는 우리가 먹는 것의 약 3분의 1이 벌에 달려 있기 때문에 매우 우려스러운 일입니다."
현재 양봉가들은 수동 검사와 자신의 판단을 사용하여 문제를 감지하고 있으며, 이는 종종 지연된 개입으로 이어집니다. 베어는 EBV가 며칠 전에 상황을 예측하여 실시간 통찰력을 제공하고 노동 비용을 크게 줄일 수 있다고 말했습니다.
베어는 "사람들은 오랫동안 이러한 센서를 꿈꿔 왔습니다."라고 강조했습니다. "제가 여기서 좋아하는 점은 이 시스템이 양봉가들이 이미 사용하는 벌집 설정에 완벽하게 통합되어 있다는 것입니다."
베어는 꿀벌이 집단 생존과 적절한 새끼 발달을 보장하기 위해 화씨 91.4도에서 96.8도 사이의 내부 벌집 온도를 유지한다고 설명했습니다. 벌집 건강에 대한 위협의 첫 번째 지표 중 하나는 온도 변동입니다.
EBV 모델은 벌집 내부의 센서에서 수집한 온도 데이터를 알고리즘에 공급하여 며칠 전에 벌집 상태를 예측할 수 있습니다.
EBV는 UCR 양봉장에서 최대 25개 벌집의 데이터를 분석하는 데 사용되었습니다. 양봉가의 개입이 필요한 상태를 감지하여 효과가 입증되었습니다.
호세인은 "대시보드를 보고 건강 요인이 경험적 임계값 아래로 떨어진 것을 보고 양봉장 관리자에게 연락했습니다."라고 말했습니다. "벌집을 점검하러 갔을 때 실제로 문제가 있음을 발견했고, 그들은 상황을 관리하기 위한 조치를 취할 수 있었습니다."
UCR 전기 및 컴퓨터 공학 부교수 효승 김은 벌집당 비용을 50달러 미만으로 유지하는 것이 가장 큰 우선순위라고 설명했습니다.
김은 "상업용 센서도 있지만 너무 비쌉니다."라고 설명했습니다. "양봉가가 감당할 수 있도록 기성품 부품을 사용하여 매우 저렴한 장치를 만들기로 했습니다."
연구자들은 양봉가가 EBV의 예측에 대응하여 벌집 온도를 자동으로 조절하기 위해 벌집에 설치할 수 있는 자동화된 기후 제어 장치를 개발하는 다음 단계를 시작했습니다.
호세인은 "지금은 경고만 할 수 있습니다."라고 말했습니다. "하지만 다음 단계에서는 필요할 때 벌집을 자동으로 덥히거나 식힐 수 있는 시스템을 설계하는 작업을 하고 있습니다."
논문 "EBV+를 사용한 꿀벌 시계열의 원칙적 채굴, 예측 및 모니터링"은 ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 저널에 게재되었습니다.
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