Vom Streamen von Bienenstockdaten bis zur Akustik: SAS nutzt maschinelles Lernen und Analytik, um die Bienenpopulation zu steigern

TRAGEN — SAS möchte helfen, den weltweit wichtigsten Bestäuber für Nahrungsmittelpflanzen zu retten – die Honigbiene. Und das direkt im Hinterhof des Triangle.

Anlässlich des Weltbienentags bestätigte das in Cary ansässige Softwareanalyseunternehmen heute, dass es an drei separaten Projekten arbeitet, bei denen die Technologie die Bestäuberpopulationen rund um den Globus überwacht, verfolgt und verbessert.

Dazu gehören die Beobachtung der Echtzeitbedingungen von Bienenstöcken mithilfe eines „akustischen Streaming-Systems“, die Zusammenarbeit mit der Appalachian State University beim World Bee Count, um Daten zur weltweiten Bienenpopulation zu visualisieren, und die Entschlüsselung der Kommunikation der Bienen, um ihren Zugang zu Nahrung zu maximieren.

„Indem wir fortschrittliche Analytik und künstliche Intelligenz auf die Gesundheit von Bienenstöcken anwenden, haben wir als Gesellschaft eine bessere Chance, diesen äußerst wichtigen Teil unseres Ökosystems und letztendlich unserer Nahrungsmittelversorgung zu sichern“, sagte Oliver Schabenberger, COO und CTO von SAS, in einer Erklärung.

Nicht-invasiv die Gesundheit von Bienenstöcken überwachen

Forscher der SAS IoT Division entwickeln ein „bioakustisches Überwachungssystem“ um den Zustand von Bienenstöcken in Echtzeit nicht-invasiv zu verfolgen, indem man digitale Signalverarbeitungstools und maschinelle Lernalgorithmen verwendet, die in der SAS Event Stream Processing- und SAS Viya-Software verfügbar sind.

Durch den Anschluss von Sensoren an die vier Bee Downtown-Bienenstöcke von SAS am Hauptsitz in Cary, North Carolina, begann das Team, Streaming von Hive-Daten direkt in die Cloud, um kontinuierlich Datenpunkte im und um den Bienenstock herum zu messen, darunter Gewicht, Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Flugaktivität und Akustik. In-Stream-Maschinenlernmodelle wurden verwendet, um die Geräusche des Bienenstocks zu „hören“, die Aufschluss über Gesundheit, Stresslevel, Schwarmaktivitäten und den Status der Bienenkönigin geben können.

Um sicherzustellen, dass zur Bestimmung der Gesundheit und des Wohlbefindens der Bienen nur das Summen des Bienenstocks verwendet wurde, nutzten die Forscher eine robuste Hauptkomponentenanalyse (RPCA), eine Technik des maschinellen Lernens, um nebensächliche oder irrelevante Geräusche aus dem Inventar der von den Mikrofonen im Bienenstock erfassten Geräusche zu trennen.

Die Forscher fanden heraus, dass sie mit RPCA-Funktionen das „Piepen“ von Arbeiterbienen im gleichen Frequenzbereich erkennen konnten, in dem eine jungfräuliche Königin nach einem Schwarm piept, wahrscheinlich um festzustellen, ob eine Königin anwesend war. Die Forscher entwickelten dann eine automatisierte Pipeline, um entweder das Piepsen der Königin nach einem Schwarm oder das Piepsen der Arbeiterbienen zu erkennen, das auftritt, wenn die Kolonie keine Königin hat.

SAS sagte, dass die akustische Analyse Imker sofort auf das Verschwinden einer Königin aufmerksam machen kann, was von entscheidender Bedeutung ist, um die Verlustrate von Bienenvölkern deutlich zu senken. Schätzungen zufolge liegt die jährliche Verlustrate von US-Bienenstöcken bei über 40 Prozent – und zwischen 25 und 40 Prozent dieser Verluste sind auf das Versagen der Königin zurückzuführen.

Mit diesem System erhalten Imker laut SAS ein tieferes Verständnis ihrer Bienenstöcke, ohne zeitraubende und störende manuelle Inspektionen durchführen zu müssen.

„Da ich selbst Imkerin bin, weiß ich, wie groß der Einfluss der Bienen auf unser Ökosystem ist. Und es inspiriert mich, innovative Wege zu finden, um gesündere Bienen zu züchten, von denen wir alle profitieren“, sagt Anya McGuirk, Distinguished Research Statistician Developer in der IoT-Abteilung von SAS.

Die Forscher sagten, sie planen, das akustische Streaming-System sehr bald umzusetzen und suchen weiterhin nach Möglichkeiten, den Einsatz der Technologie auszuweiten, um Honigbienen – und letztendlich der Menschheit – zu helfen.

VISUALISIERUNG DER BESTÄUBERPOPULATIONEN WELTWEIT

SAS führt außerdem eine Datenvisualisierung ein, die die weltweit „gezählten“ Bienen für die Weltweite Bienenzählung, eine vom Center for Analytics Research and Education (CARE) der Appalachian State University mitbegründete Initiative.

Das Ziel: Bürger auf der ganzen Welt dazu zu bewegen, Fotos von Bienen zu machen, als ersten Schritt zum Verständnis der Gründe für ihren besorgniserregenden Rückgang, sagt SAS.

„Mit dem World Bee Count können wir Bienendaten per Crowdsourcing erheben, um die Bienenpopulation unseres Planeten zu visualisieren und einen der bislang größten und informativsten Datensätze über Bienen zu erstellen“, sagte Joseph Cazier, Professor und Geschäftsführer von CARE an der Appalachian State University, in einer Erklärung.

Anfang Mai wurde die App World Bee Count für Benutzer – sowohl Imker als auch die breite Öffentlichkeit, auch bekannt als „Citizen Data Scientists“ – eingeführt, um Datenpunkte zur Global Pollinator Map hinzuzufügen. Innerhalb der App können Imker die Anzahl ihrer Bienenstöcke eingeben, und jeder Benutzer kann Bilder von Bestäubern aus seiner Kamerarolle oder über die In-App-Kamera einreichen. Mit SAS Visual Analytics hat SAS eine Visualisierungskarte um die Bilder anzuzeigen, die Benutzer über die App übermitteln. Dies könnte, so heißt es, möglicherweise Erkenntnisse über die Bedingungen liefern, die zu den gesündesten Bienenpopulationen führen.

In zukünftigen Phasen dieses Projekts, so SAS, könnte der aus der App erstellte robuste Datensatz Gruppen wie Universitäten und Forschungsinstituten dabei helfen, bessere Strategien zur Rettung dieser lebenswichtigen Lebewesen zu entwickeln.

Mit maschinellem Lernen den Zugang der Bienen zu Nahrung maximieren

Als Vertreter der nordischen Region gewann ein Team von Amesto NextBridge den 2020 SAS EMEA Hackathon, Die Teilnehmer wurden aufgefordert, die Nachhaltigkeit mithilfe von SAS Viya zu verbessern. Ihr Gewinnerprojekt nutzte maschinelles Lernen, um den Zugang der Bienen zu Nahrung zu maximieren, was wiederum der Nahrungsmittelversorgung der Menschheit zugutekommt.

In einer Beziehung mit Rindfleischzukunftentwickelte das Team ein System, das mithilfe der Beobachtungsstöcke von Beefutures und SAS Viya die Schwänzeltänze der Bienen automatisch erkennen, dekodieren und kartieren kann.

„Das manuelle Beobachten all dieser Tänze ist praktisch unmöglich, aber indem wir Videoaufnahmen aus dem Inneren der Bienenstöcke verwenden und maschinelle Lernalgorithmen trainieren, um den Tanz zu entschlüsseln, können wir besser verstehen, wo die Bienen Nahrung finden“, sagte Kjetil Kalager, Leiter des Amesto NextBridge- und Beefutures-Teams. „Wir haben diese Informationen zusammen mit den Koordinaten der Bienenstöcke, dem Sonnenwinkel, der Tageszeit und der Landwirtschaft rund um die Bienenstöcke in eine interaktive Karte in SAS Viya implementiert. Anschließend können Imker diese Informationen über die Bienenstöcke leicht entschlüsseln und die Bienenstöcke bei Bedarf in besser geeignete Umgebungen umsiedeln.“

SAS sagte, diese systematische Echtzeitüberwachung der Schwänzeltänze ermöglicht es den Bienen, als Sensoren für ihre Ökosysteme zu fungieren. Sie könnte auch andere Informationen ans Licht bringen, die Bienen durch ihren Tanz kommunizieren und die uns helfen könnten, ihre Population zu retten und zu schützen.

Originalquelle des Artikels: WRAL TechWire