Bitės vis dažniau įsikuria ne tik soduose ar kaimo sodybose, bet ir miestuose – ant pastatų stogų, mažuose kiemeliuose, parkuose. Čia jų gyvenimas vyksta visai šalia žmogaus, tačiau stebėti, kas vyksta avilyje, ne visada paprasta. VILNIUS TECH mokslininkai ieško būdo, kaip tai daryti pasitelkiant technologijas – jie kuria sistemą, pastebinčią pokyčius, kuriuos įprastai įvertintų tik patyręs bitininkas.
Technologinės pažangos akivaizdoje beveik nebėra sričių, kurios vienaip ar kitaip nebūtų paliestos inovacijų. Ir nors bitininkystė tvirtai laikosi šimtmečius puoselėjamų tradicijų, mokslininkai ieško būdų, kaip modernizuoti šią sritį. Vienas jų – VILNIUS TECH Elektronikos fakulteto Elektroninių sistemų katedros doc. dr. Tomyslav Sledevič, tiriantis bičių elgseną avilio lakoje ir analizuojantis ją pasitelkęs išmaniąsias technologijas.
„Viskas prasidėjo nuo paprastos hipotezės: jeigu patyręs bitininkas, stebėdamas bičių elgseną avilio lakoje, gali suprasti, kokia yra viso avilio būklė, tai kompiuterinės regos ir giliojo mokymo metodai turėtų sugebėti šią elgsenos analizę automatizuoti“, – sako mokslininkas.
Siekis – sukurti bičių elgsenos atpažinimo sistemą
Šio tyrimo ištakos siekia dar 2018 m., kai doc. dr. T. Sledevič ėmė apmokyti konvoliucinius neuroninius tinklus atpažinti bites, nešančias žiedadulkes, ir ieškoti optimalaus greičio bei tikslumo balanso.
Šiuo metu tyrimas yra jau gerokai platesnis: siekiama sukurti bičių elgsenos atpažinimo sistemą, kuri galėtų efektyviai veikti kompaktiškuose įterptiniuose kompiuteriuose visai šalia avilio. Įterptiniai kompiuteriai – nedideli, taupiai energiją naudojantys įrenginiai, skirti konkrečioms užduotims atlikti tiesiogiai vietoje, be galingo serverio.
„Pagrindinis tikslas – sukurti bičių elgsenos atpažinimo sistemą, tiksliai ir greitai analizuojančią bičių veiksmus avilyje, o neuroninius tinklus optimizuoti, kad jie gebėtų efektyviai veikti kompaktiškuose įterptiniuose kompiuteriuose visai šalia avilio.
Šiuo metu tiriame, kaip tiksliai ir kaip greitai apmokyti tinklai atpažįsta konkretų veiksmą vaizde, ypač kai bitės yra glaudžiai sutūpusios ir viena kitą užstoja, o pats veiksmas trunka labai trumpai“, – pasakoja tyrėjas.
Sistema turėtų atpažinti ir sekti vabzdžius – bitę, bitę su žiedadulkių nešuliais, traną, vapsvą – bei nustatyti jų koordinates, kryptį, greitį ar elgsenos klasę. Tiriamos skirtingos bičių elgsenos: įskrendančių ir išskrendančių bičių intensyvumas, vėdinimas, trofalaksija, lakos šveitimas ir gynybinė reakcija.
Trofalaksija – bičių keitimasis maistu: viena bitė perduoda kitai nektarą ar kitą pašarą iš burnos į burną. Šitaip pašaras pasiskirsto po visą šeimą, o kartu sklinda ir cheminiai signalai, padedantys šeimai veikti darniai. Lakа – avilio įskridimo anga.
Ypač naudinga miesto bitininkystei
Miesto aplinka bičių gyvenimui turi savų ypatumų. Dėl miesto šilumos salos efekto čia būna šilčiau, todėl bitės dažnai anksčiau pradeda skraidyti pavasarį ir ilgiau išlieka aktyvios rudenį. Miesto augalija taip pat įvairesnė ir žydi beveik visą sezoną – parkuose, soduose, prie gatvių augančiuose medžiuose ir net balkonuose. Miesto šilumos sala – reiškinys, kai užstatytose teritorijose dėl pastatų, asfalto ir intensyvaus žmonių veiklos šilumos oras būna šiltesnis nei aplinkinėje gamtoje.
Vis dėlto miesto aviliai dažnai stovi ant stogų ar mažuose kiemeliuose, todėl nuotolinis stebėjimas gali būti ypač naudingas. Miesto bitininkas neretai prižiūri kelis avilius, išdėstytus skirtingose vietose, tad automatinė sistema leistų juos stebėti net ir nebūnant šalia. Tad svarbiausia – ne pats elgsenos atpažinimas, o tai, ką ji signalizuoja.
„Avilio įėjimas yra tarsi langas į visą šeimos vidinę būklę, jį stebėdamas bitininkas gali daug ką nuspėti neatidaręs avilio. Automatinė sistema perkelia dalį šio stebėjimo į kompiuterį, galintį veikti 24 valandas per parą, o pastebėjus neatitikimą iš karto įspėti bitininką“, – aiškina doc. dr. T. Sledevič.
Kompiuterinė rega to išmoksta ne intuityviai, o analizuodama statistinius duomenis: mokslininkai paruošia tūkstančius vaizdo kadrų, kuriuose žmogus pažymi, kur yra bitė, vapsva, kur vyksta trofalaksija ar pasireiškia gynybinė reakcija. Šiuos pavyzdžius „parodžius“ giliojo mokymosi tinklui, jis mokosi atpažinti tuos pačius vaizdo požymius, kuriuos patyręs bitininkas atpažįsta pasąmonėje.
„Iš esmės stengiamės sukauptą bitininko patirtį „suspausti“ į algoritmą, kuris tampa prieinamas net ir naujokui bitininkui, dar neturinčiam tokios intuicijos“, – sako mokslininkas.
Ateities vizija – išmanusis avilys
Ateityje atskirus elgsenos atpažinimo modulius būtų galima sujungti į vieną mobiliąją sistemą, kuri veiktų nuolat prie avilio esančiame kompaktiškame kompiuteryje ir, pastebėjusi ką nors neįprasto, iš karto siųstų pranešimą į bitininko telefoną.
Vis dėlto visiškai išmanus avilys vien vaizdo stebėjimu neapsiribotų. Vaizdas prie lakos neatskleidžia visko, kas vyksta avilio viduje, todėl ateityje jį galėtų papildyti svarstyklės, temperatūros ir drėgmės jutikliai, garso analizė.
„Tai kol kas ateities vizija – dabar dirbame su patikimu atskirų elgsenų atpažinimu ir jo optimizavimu įterptinėse sistemose, bet būtent tai yra pamatiniai blokai, iš kurių ateityje būtų sudėliotas visiškai išmanus avilys“, – sako doc. dr. T. Sledevič.
