AI圖像識(shí)別技術(shù)挽救蜜蜂養(yǎng)殖基地

馬丁

全世界的蜜蜂養(yǎng)殖基地都會(huì)受到寄生蟲的圍攻，但是現(xiàn)在它們有了一個(gè)救星：一群帶著AI技術(shù)的以色列企業(yè)家在致力于解決這個(gè)問題。

以色列的初創(chuàng)公司Beewise正在其位于黎巴嫩邊界的北部小社區(qū)中使用AI來監(jiān)視蜜蜂的殖民地。它獲得了超過300萬美元的種子資金，并啟動(dòng)了蜂巢式運(yùn)動(dòng)圖像識(shí)別系統(tǒng)，以支持蜜蜂種群。

根據(jù)最近的一份報(bào)告，在美國(guó)，蜜蜂的殖民地在過去一年中損失了40%。罪魁禍?zhǔn)妆粡V泛認(rèn)為是螨蟲，螨蟲以蜜蜂和幼蟲的肝臟器官為食，導(dǎo)致蜜蜂虛弱以及對(duì)疾病和病毒的易感性。

各地的農(nóng)民都依靠蜜蜂對(duì)水果和蔬菜進(jìn)行授粉，現(xiàn)在許多人不得不從養(yǎng)蜂人那里租來蜜蜂以支持他們的農(nóng)作物。沒有蜜蜂給它們授粉，植物將很難繁殖并結(jié)出果實(shí)供人們食用。由小型私人公司和研究人員組成的家庭手工業(yè)正在開發(fā)圖像識(shí)別技術(shù)，以及早發(fā)現(xiàn)螨蟲。

對(duì)于養(yǎng)蜂人而言，管理商業(yè)蜂箱非常費(fèi)力，他們會(huì)從蜂箱中手動(dòng)拉出框架或蜂窩的一部分，并進(jìn)行目視檢查。單個(gè)專業(yè)養(yǎng)蜂人管理的這項(xiàng)耗時(shí)的工作可能涉及多達(dá)1000個(gè)蜂箱。這意味著蜂箱可能需要等待數(shù)周才能進(jìn)行檢查，因?yàn)樗鼤?huì)排隊(duì)等待繁忙的養(yǎng)蜂人來。

數(shù)周未發(fā)現(xiàn)的螨蟲侵?jǐn)_可能對(duì)蜜蜂群體造成災(zāi)難性的后果，而借助AI計(jì)算機(jī)視覺，可以提供一種更快解決問題的方法。通過用圖像識(shí)別和機(jī)器人技術(shù)取代傳統(tǒng)的手動(dòng)過程，管理人員可以實(shí)時(shí)識(shí)別和處理問題。

Beewise開發(fā)的這種機(jī)器人系統(tǒng)，可以遠(yuǎn)程治療感染，其工作人員表示：“當(dāng)采用AI并將其應(yīng)用于傳統(tǒng)行業(yè)時(shí)，對(duì)效率的影響程度要比其在實(shí)驗(yàn)室里大得多，圖形處理器可以完成很多工作。”

Beewise在成千上萬的蜜蜂圖像上訓(xùn)練了其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí)，能夠?qū)D像進(jìn)行分類，以識(shí)別正在部署的自主蜂巢中有螨蟲的蜜蜂。一旦圖像分類識(shí)別出已被螨蟲感染的蜜蜂，則循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將決定最佳行動(dòng)方案，這可能包括由機(jī)器人自動(dòng)施用殺蟲劑或隔離其他人的蜂箱框架。

通過依靠多個(gè)攝像頭的自主蜂巢使這一點(diǎn)成為可能，這些原型配置單元的圖像被輸入到NVIDIA Jetson的緊湊型超級(jí)計(jì)算機(jī)中，以對(duì)其深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。“這是一個(gè)完整的基于AI的控制系統(tǒng)，我們的AI實(shí)時(shí)檢測(cè)并識(shí)別出螨蟲并對(duì)其進(jìn)行消毒，干凈健康的養(yǎng)殖基地與受感染的養(yǎng)殖基地完全不同。”薩夫拉說。