AI图像识别技术挽救蜜蜂养殖基地

马丁

全世界的蜜蜂养殖基地都会受到寄生虫的围攻，但是现在它们有了一个救星：一群带着AI技术的以色列企业家在致力于解决这个问题。

以色列的初创公司Beewise正在其位于黎巴嫩边界的北部小社区中使用AI来监视蜜蜂的殖民地。它获得了超过300万美元的种子资金，并启动了蜂巢式运动图像识别系统，以支持蜜蜂种群。

根据最近的一份报告，在美国，蜜蜂的殖民地在过去一年中损失了40%。罪魁祸首被广泛认为是螨虫，螨虫以蜜蜂和幼虫的肝脏器官为食，导致蜜蜂虚弱以及对疾病和病毒的易感性。

各地的农民都依靠蜜蜂对水果和蔬菜进行授粉，现在许多人不得不從养蜂人那里租来蜜蜂以支持他们的农作物。没有蜜蜂给它们授粉，植物将很难繁殖并结出果实供人们食用。由小型私人公司和研究人员组成的家庭手工业正在开发图像识别技术，以及早发现螨虫。

对于养蜂人而言，管理商业蜂箱非常费力，他们会从蜂箱中手动拉出框架或蜂窝的一部分，并进行目视检查。单个专业养蜂人管理的这项耗时的工作可能涉及多达1000个蜂箱。这意味着蜂箱可能需要等待数周才能进行检查，因为它会排队等待繁忙的养蜂人来。

数周未发现的螨虫侵扰可能对蜜蜂群体造成灾难性的后果，而借助AI计算机视觉，可以提供一种更快解决问题的方法。通过用图像识别和机器人技术取代传统的手动过程，管理人员可以实时识别和处理问题。

Beewise开发的这种机器人系统，可以远程治疗感染，其工作人员表示：“当采用AI并将其应用于传统行业时，对效率的影响程度要比其在实验室里大得多，图形处理器可以完成很多工作。”

Beewise在成千上万的蜜蜂图像上训练了其神经网络，它的卷积神经网络正在进行无监督学习，能够对图像进行分类，以识别正在部署的自主蜂巢中有螨虫的蜜蜂。一旦图像分类识别出已被螨虫感染的蜜蜂，则循环神经网络将决定最佳行动方案，这可能包括由机器人自动施用杀虫剂或隔离其他人的蜂箱框架。

通过依靠多个摄像头的自主蜂巢使这一点成为可能，这些原型配置单元的图像被输入到NVIDIA Jetson的紧凑型超级计算机中，以对其深度学习模型进行实时处理。“这是一个完整的基于AI的控制系统，我们的AI实时检测并识别出螨虫并对其进行消毒，干净健康的养殖基地与受感染的养殖基地完全不同。”萨夫拉说。