SAS は巣データのストリーミングから音響まで、機械学習と分析を使用してミツバチの数を増やしています
発行日:ケーリー — SAS は、世界最大の食用作物の花粉媒介者であるミツバチを救う手助けをしたいと考えています。そしてそれはまさにトライアングルの裏庭で行われています。
世界ミツバチの日に合わせて、ケアリーを拠点とするソフトウェア分析会社は本日、テクノロジーを活用して世界中の花粉媒介者の個体数を監視、追跡、改善する 3 つの別々のプロジェクトに取り組んでいることを確認しました。
これには、「音響ストリーミングシステム」を使用してミツバチの巣の状態をリアルタイムで観察することが含まれます。アパラチア州立大学と協力して世界のミツバチの数を調査し、世界のミツバチの個体数データを視覚化します。そしてミツバチのコミュニケーションを解読して食物へのアクセスを最大化します。
「高度な分析と人工知能をミツバチの健康状態に適用することで、私たちは社会として生態系のこの非常に重要な部分、そして最終的には食糧供給を確保するためのより良いチャンスを手に入れることができます」とSASのCOO兼CTOであるオリバー・シャベンバーガー氏は述べた。声明。
ミツバチの健康状態を非侵襲的にモニタリング
SAS IoT 部門の研究者は、 「生体音響モニタリングシステム」 SAS Event Stream ProcessingおよびSAS Viyaソフトウェアで利用可能なデジタル信号処理ツールと機械学習アルゴリズムを使用して、ミツバチの巣のリアルタイム状態を非侵襲的に追跡します。
ノースカロライナ州ケアリーにある SAS の本社にある 4 つの Bee Downtown 巣箱にセンサーを接続することで、チームは作業を開始しました。 ハイブリットデータのストリーミング クラウドに直接送信して、重量、温度、湿度、飛行活動、音響などのデータポイントをハイブ内およびその周囲で継続的に測定します。インストリーム機械学習モデルを使用して巣の音を「聞く」ことで、健康状態、ストレスレベル、群れでの活動、女王バチの状態を知ることができます。
ミツバチの健康と幸福度を判断するために巣の羽音だけが使用されていることを確認するために、研究者らは機械学習技術であるロバスト主成分分析 (RPCA) を使用して、巣のマイクで収集した音のリストから無関係なノイズや無関係なノイズを分離しました。
研究者らは、RPCA機能を使えば、処女の女王バチが群れの後に笛を吹くのと同じ周波数範囲で「笛吹く」働きバチを検出でき、女王バチが存在するかどうかを評価できる可能性があることを発見した。次に研究者らは、群れに続く女王の配管か、コロニーに女王がいないときに発生する働き者の配管を検出する自動パイプラインを設計した。
SASは、音響分析により女王蜂の消失を養蜂家に即座に知らせることができ、これはコロニーの損失率を大幅に減らすために非常に重要であると述べた。米国のミツバチの巣の年間損失率は 40 パーセントを超えていると推定されており、これらの損失の 25 ～ 40 パーセントは女王蜂の失敗によるものです。
SASは、このシステムにより、養蜂家は時間と混乱を伴う手動検査を実施することなく、巣についてより深く理解できるようになると述べた。
「私自身養蜂家として、ミツバチが私たちの生態系に及ぼす影響の大きさを知っています。そして、私たち全員に利益をもたらすために、より健康なミツバチを育てる革新的な方法を見つけたいと思うようになりました。」と、IoT 部門の著名研究統計開発者である Anya McGuirk 氏は述べています。 SAS。
研究者らは、音響ストリーミングシステムを間もなく実装する予定であり、ミツバチ、そして最終的には人類を助けるためにテクノロジーの利用を拡大する方法を模索し続けていると述べた。
世界の花粉媒介者の個体群を視覚化する
SAS はまた、世界中で「数えられた」ミツバチをマッピングするデータ視覚化も開始しています。 世界のミツバチの数、アパラチアン州立大学の分析研究教育センター (CARE) が共同設立したイニシアチブです。
SASによれば、目標は、ミツバチの驚くべき減少の理由を理解するための第一歩として、世界中の国民にミツバチの写真を撮ってもらうことだという。
「World Bee Count により、ミツバチのデータをクラウドソーシングして、地球上のミツバチの個体数を視覚化し、ミツバチに関するこれまでで最大かつ最も有益なデータセットの 1 つを作成できるようになります」と、アパラチアン州立大学 CARE の教授兼エグゼクティブ ディレクターのジョゼフ・カジエ氏は述べています。声明。
5 月初旬、世界の花粉媒介者マップにデータ ポイントを追加するための World Bee Count アプリが、養蜂家と一般大衆、別名「市民データ サイエンティスト」の両方を対象にリリースされました。アプリ内で養蜂家は自分の巣箱の数を入力でき、ユーザーは誰でもカメラロールまたはアプリ内のカメラから花粉媒介者の写真を送信できます。 SAS Visual Analyticsを通じて、SASは 視覚化マップ ユーザーがアプリ経由で送信した画像を表示するため、ミツバチの個体数が最も健康になる条件についての洞察が得られる可能性があるという。
SASは、このプロジェクトの将来の段階では、アプリから作成された堅牢なデータセットは、大学や研究機関などのグループがこれらの重要な生き物を救う方法をより適切に戦略化するのに役立つ可能性があると述べた。
機械学習を使用してミツバチの食物へのアクセスを最大化する
北欧地域を代表して、Amesto NextBridge のチームが優勝しました。 2020 SAS EMEA ハッカソン、 これは参加者にSAS Viyaを使用して持続可能性を向上させるよう求めました。彼らの受賞プロジェクトは、機械学習を使用してミツバチの食物へのアクセスを最大化し、それが人類の食糧供給に利益をもたらすことになります。
との協力で ビーフューチャーズ、チームは、Beefutures の観察巣箱と SAS Viya を使用して、ミツバチの「ワグル」ダンスを自動的に検出、デコード、マッピングできるシステムを開発しました。
「これらすべてのダンスを手動で観察することは事実上不可能ですが、巣箱内部のビデオ映像を使用し、機械学習アルゴリズムをトレーニングしてダンスを解読することで、ミツバチがどこで餌を見つけているのかをよりよく理解できるようになります」と、同研究チームのリーダー、キェティル・カラガー氏は述べた。 Amesto NextBridge と Beefutures チーム。 「この情報を巣の座標、太陽の角度、時間帯、巣の周りの農業情報とともにSAS Viyaのインタラクティブマップに実装しました。その後、養蜂家はこの巣の情報を簡単に解読し、必要に応じてより適切な環境に移動できるようになりました。」
SASは、ワグルダンスを体系的にリアルタイムで監視することで、ミツバチが生態系のセンサーとして機能できるようになったと述べた。また、ミツバチがダンスを通じて伝達する他の情報も明らかになり、ミツバチの個体数を救い、保護するのに役立つ可能性があります。
元の記事の出典: WRAL TechWire