양봉 AI가 꿀벌을 위험한 기생충으로부터 보호하는 데 어떻게 도움이 될 수 있나요?
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AI가 꿀벌을 위험한 기생충으로부터 보호하는 데 어떻게 도움이 될 수 있나요?
작지만 강력한 꿀벌은 우리 생태계에서 중요한 역할을 하며 다양한 식물과 작물을 수분합니다. 또한 경제를 지탱합니다. 이 소규모 생산자들은 캐나다 농업에 수십억 달러를 기여하여 캐나다를 주요 꿀 생산국으로 만들었습니다 .
그러나 2024년 겨울, 캐나다 꿀 산업은 심각한 붕괴에 직면했습니다. 캐나다는 주로 Varroa 응애의 광범위한 침입으로 인해 벌통의 3분의 1 이상을 잃었습니다.
이 기생충을 방제하는 기존 방법은 이제 효과가 떨어지는 것으로 보이며, 업계는 생존을 위해 스마트 양봉으로 전환해야 합니다.
현재 Varroa 응애를 조기에 감지하는 비침습적이고 지속 가능한 방법을 개발하기 위한 연구를 진행하고 있습니다. 제안된 접근 방식은 인공지능(AI)을 사용하여 벌통의 이미지를 분석하고 Varroa 응애의 존재 여부와 침입 수준에 따라 자동으로 분류합니다.
Varroa 침입 Varroa 응애는 꿀벌에 붙어서 신체 조직을 먹고 군집 전체에 바이러스를 전파하는
작은 기생충입니다 . 수년에 걸쳐 이러한 기생충은 전통적인 관리 방법에 대한 내성을 키워 더욱 공격적인 처리가 필요하게 되었습니다.그러나 이러한 처리 방법은 꿀벌의 건강을 위험에 빠뜨릴 수 있습니다.
앨버타, 서스캐처원 및 매니토바와 같은 프레리 지방 은 캐나다의 최대 꿀 생산 지역으로 , 앨버타만 전국 꿀 생산량의 약 40%를 기여합니다.AI
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2022년 8월 브리티시 컬럼비아 주 서리에 있는 Simon Fraser University 실험 양봉장의 벌통에서 제거된 Varroa 응애 함정.응애는 벌의 외골격을 뚫고 닫히지 않는 상처를 만들어 질병이 생길 수 있는 구멍을 만들고 벌의 면역 체계를 약화시켜 벌을 죽입니다.캐나다 프레스/대릴 다이크
캐나다는 2024년 겨울에 벌 군집의 평균 34.6%를 잃었습니다 .이는 전년도 손실보다 2.4% 더 많은 수치입니다. 캐나다 전역의 겨울철 벌 손실은 뉴펀들랜드 래브라도에서 9.8%, 프린스에드워드아일랜드에서 61.3%에 달했습니다. 프레리 지역에서는 벌집 손실이 거의 40%에 달했습니다.
조사 결과, 바로아 응애 감염이 이러한 피해를 야기한 주요 원인으로 밝혀졌습니다 .
캐나다에 미친 경제적 영향
2024년 겨울 벌 손실은 캐나다 양봉가들에게 치명적인 영향을 미쳤습니다. 높은 꿀벌 비용과 벌통 재건에 필요한 집중적인 노동력과 시간 때문에 벌통을 교체하기가 어렵습니다.
안정적인 환경과 번창하는 산업 환경에서는 투자 증가가 더 높은 수익을 가져다줍니다. 2023년에는캐나다의 양봉가와 벌 군집의 수는 각각 3.29%와 2.4% 증가했습니다 .
그러나 2024년 캐나다는 꿀 생산량이 18.3% 감소했습니다 . 수확의 총 국가 가치는 24.5% 감소하여 2023년의 2억 8,300만 달러에서 2억 1,400만 달러로 떨어졌습니다. 프레리 지방이 가장 큰 타격을 입었습니다. 앨버타에서만 생산된 꿀의 가치는 2023년의 1억 달러에서 2024년 7,500만 달러로 떨어졌습니다 .
퀘벡주 첼시에서 식물에 매달려 있는 벌이 보입니다. THE CANADIAN PRESS/Adrian Wyld
현재 모니터링 방법의 한계 진드기
를 예방하려면 벌집을 자주 모니터링해야 합니다. 시기적절한 감지가 벌집을 치료하는 데 중요하지만 수동 검사는 시간이 많이 걸리고 노동 집약적입니다. 더욱이 수동 모니터링을 자주 하면 꿀벌의 건강과 복지에 위험을 초래할 수 있습니다.
알코올 세척, 설탕 셰이크 및 끈적끈적한 보드 사용은 Varroa 응애 모니터링 방법 중 일부입니다 . 일반적인 알코올 세척 검사 에서는 군집당 약 300마리의 벌을 샘플링합니다. 이 벌들을 소독용 알코올로 세척합니다. 그런 다음 Varroa 응애가 있는지 확인하기 위해 엄격하게 흔듭니다. 이 방법의 문제점은 검사한 모든 벌이 그 과정에서 죽는다는 것입니다.
설탕 셰이크 및 끈적끈적한 보드 사용과 같은 다른 방법은 검사한 벌을 죽이지 않지만 제한적인 결과를 제공하며 항상 정확하지는 않습니다.
따라서 현재 방법 중 어느 것도 이상적이지 않습니다. 각 방법은 침습성과 정확성 간의 균형을 필요로 합니다. 그리고 검사를 자주 해야 한다는 점을 감안할 때 모두 꿀벌 자신의 건강에 위험을 초래합니다. 그렇다면 해결책은 무엇일까요?
꿀벌들이 앨버타주 드윈튼의 한 농장에서 벌집 위를 기어갑니다. 2024년 5월. THE CANADIAN PRESS/Jeff McIntosh
AI를 이용한 바로아 응애 감지
양봉 산업은 추가적인 손실을 막고 벌 개체군의 회복력을 지원하기 위해 발전해야 할 시급한 필요성이 있습니다. 기후 변화와 진드기의 기존 치료법에 대한 내성은 양봉 접근 방식의 변화를 요구하는 환경적 경고입니다.
바로 여기에서 인공지능이 등장합니다. 이미징 시스템, 벌통에 내장된 센서, 이미지 처리 기술 및 AI를 사용하여 연구원들은 이제 벌통 데이터를 지속적으로 수집하고 분석하여 바로아 응애를 감지할 수 있습니다 .
이 접근 방식에서는 벌통 육아 상자 내부에 카메라를 설치하여 꿀벌의 이미지를 촬영합니다 . 이 이미지는 저장 및 분석을 위해 Wi-Fi 또는 Bluetooth를 통해 전송됩니다.
수집된 이미지에 대해 신경망을 학습시킬 수 있습니다. 먼저 객체 감지 알고리즘을 사용하여 벌을 감지하고, 색상 변환 기술을 통해 벌에 서식하는 응애를 식별합니다. 응애가 감지되면 벌집 내 응애의 수를 자동으로 집계할 수 있습니다.
이 기술을 통해 양봉가는 벌집의 자동 모니터링을 통해 이점을 얻을 수 있습니다. 시스템에서 해충 감염 수준을 파악하면 효과적인 벌집 처리 방법을 추천할 수도 있습니다. 이렇게 하면 응애를 조기에 감지하고 처리하여 벌집이 겨울을 더 순조롭게 견뎌낼 수 있습니다.
스마트 양봉으로의 전환은 비침습적이고 환경 친화적이며 비용 효율적이며 장기적으로 수익성이 높은 전략적 솔루션입니다. 좋은 소식은 캘거리 대학교 연구원들과 양봉가들이 이미 이러한 목표를 실현하고 우리 땅 전역에 꿀의 단맛을 보존하기 위해 협력하고 있다는 것입니다.
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