馬丁

全世界的蜜蜂養(yǎng)殖基地都會受到寄生蟲的圍攻，但是現(xiàn)在它們有了一個救星：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，并啟動了蜂巢式運動圖像識別系統(tǒng)，以支持蜜蜂種群。

根據(jù)最近的一份報告，在美國，蜜蜂的殖民地在過去一年中損失了40%。罪魁禍首被廣泛認為是螨蟲，螨蟲以蜜蜂和幼蟲的肝臟器官為食，導致蜜蜂虛弱以及對疾病和病毒的易感性。

各地的農(nóng)民都依靠蜜蜂對水果和蔬菜進行授粉，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)圖像識別技術(shù)，以及早發(fā)現(xiàn)螨蟲。

對于養(yǎng)蜂人而言，管理商業(yè)蜂箱非常費力，他們會從蜂箱中手動拉出框架或蜂窩的一部分，并進行目視檢查。單個專業(yè)養(yǎng)蜂人管理的這項耗時的工作可能涉及多達1000個蜂箱。這意味著蜂箱可能需要等待數(shù)周才能進行檢查，因為它會排隊等待繁忙的養(yǎng)蜂人來。

數(shù)周未發(fā)現(xiàn)的螨蟲侵擾可能對蜜蜂群體造成災難性的后果，而借助AI計算機視覺，可以提供一種更快解決問題的方法。通過用圖像識別和機器人技術(shù)取代傳統(tǒng)的手動過程，管理人員可以實時識別和處理問題。

Beewise開發(fā)的這種機器人系統(tǒng)，可以遠程治療感染，其工作人員表示：“當采用AI并將其應用于傳統(tǒng)行業(yè)時，對效率的影響程度要比其在實驗室里大得多，圖形處理器可以完成很多工作?！?/p>

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

通過依靠多個攝像頭的自主蜂巢使這一點成為可能，這些原型配置單元的圖像被輸入到NVIDIA Jetson的緊湊型超級計算機中，以對其深度學習模型進行實時處理?！斑@是一個完整的基于AI的控制系統(tǒng)，我們的AI實時檢測并識別出螨蟲并對其進行消毒，干凈健康的養(yǎng)殖基地與受感染的養(yǎng)殖基地完全不同?！彼_夫拉說。