Ein interdisziplinäres Studierendenteam an der Universität Hamburg hat die Grundlage und einen Prototypen zur automatisierten akustischen Überwachung von Bienenvölkern entwickelt.
Künstliche Intelligenz (KI) kann vieles. Auch Bienen schützen? Ja klar! – dachte sich ein interdisziplinäres Studierendenteam an der Universität Hamburg und hat im Rahmen des Seminars „Digital Innovation Lab“ (Sommersemester 2022) die Grundlage und einen Prototypen für ein System zur automatisierten akustischen Überwachung entwickelt. Ziel und Motivation war, die Stärke des Varroamilben-Befalls eines Bienenvolkes anhand der Geräusche des Bienenvolkes zu bestimmen. Dieses Ziel haben die Studierenden zwar nicht ganz erreicht, aber dennoch ist ein sehr beeindruckender Prototyp entstanden.
Ein Mikrocontroller (Arduino), angetrieben durch Solarstrom, zeichnet die Geräusche der Bienen auf und untersucht sie mit einem Machine-Learning-Modell. D.h. die Untersuchung findet direkt auf dem Gerät statt. Da es leider (noch) keine Datenbanken mit Geräuschen von Bienen mit Milbenbefall gibt, konnten die Studierenden ihr Modell nur auf die Unterscheidung von Umgebungsgeräuschen und Geräuschen von Bienen trainieren – was sehr gut funktioniert hat. Das Modell muss also nur noch lernen, wie eine Biene mit Milbenbefall klingt.
Und wäre es nicht toll, wenn dieses System uns über die Schwarmlust bzw. Schwarmbereitschaft unserer Bienenvölker frühzeitig informieren könnte?
Das Projekt bzw. der Prototyp sind übrigens OpenSource, d.h. jeder ist eingeladen, den Prototyp auszuprobieren und weiterzuentwickeln. Wer Lust hat, findet unter dem folgenden Link weiter Informationen zum Projekt bzw. Prototyp:
https://github.com/kevinkrs/acoustic-bee-classifier-arduino
Ein Interview mit zwei der vier Einwickler:innen finden Sie hier:
https://www.uni-hamburg.de/newsroom/campus/2022/0727-coworking-startup-bienen.html
Die engagierten Entwickler:innen sind übrigens: Alexia Geoffrion, Nabil Basharat, Tobias Bartsch, Kevin Kraus. 🙂
