Theo dõi sức khỏe quần thể ong mật bằng công nghệ thị giác máy mới nhất
12.09.2020
Trí tuệ nhân tạo có thể giúp làm chậm sự suy giảm tổ ong mật như thế nào
Trung tâm Chính sách & Nghiên cứu Môi trường Mỹ cho biết trong những năm gần đây, những người nuôi ong báo cáo rằng họ đang mất trung bình 30% tổng số đàn ong mật mỗi mùa đông. Đây là con số cao hơn gấp đôi so với mức cho phép. Tổ chức này cũng báo cáo rằng, tương tự, các quần thể ong hoang dã cũng đang suy giảm.
Theo Trung tâm Nghiên cứu & Chính sách Môi trường Hoa Kỳ, chúng ta dựa vào ong để thụ phấn cho 71 trong số 100 loại cây trồng cung cấp 90% hầu hết thực phẩm trên thế giới. Khi xem xét các nguyên nhân khác nhau về sự suy giảm các tổ ong, từ 25 đến 40% thiệt hại là do ong chúa bị chết. Các nguyên nhân khác có thể bắt nguồn từ rủi ro môi trường, dinh dưỡng kém, ký sinh trùng và bệnh tật.
Vì vậy, làm thế nào để chúng ta tìm hiểu thêm về sức khỏe của các tổ ong, hành vi của ong và sự suy giảm của ong chúa trong nỗ lực hạn chế tình trạng mất tổ ong trong tương lai? SAS, công ty đi đầu trong lĩnh vực phân tích thông qua phần mềm và dịch vụ sáng tạo, đã tìm cách trả lời những câu hỏi như vậy. Là một phần trong cam kết sử dụng dữ liệu và phân tích để giải quyết các vấn đề cấp bách nhất của thế giới, SAS cần tìm cách tìm hiểu thêm về sức khỏe tổ ong trong nỗ lực làm chậm sự suy thoái của ong mật. Bằng cách phân tích tổ ong, chúng ta có thể hiểu sâu hơn về các mục tiêu có thể hành động giúp làm chậm sự suy giảm của chúng.
Các mục tiêu của SAS để theo dõi và theo dõi sức khỏe tổ ong bao gồm những điều sau:
- Hiểu về tình trạng sức khỏe của tổ ong
- Đo lường và định lượng các khía cạnh của ong và tổ
- Cung cấp thông tin chi tiết về tính sẵn có của thức ăn thô xanh
- Xác định thời gian nở hoa của thảm thực vật
- Quan sát ảnh hưởng đến hành vi của ong
- Phát hiện các sự kiện quan trọng với tổ ong
Để đạt được những mục tiêu này, SAS đã phải sử dụng hiệu quả công nghệ Internet of Things (IoT), chẳng hạn như học máy, trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích hình ảnh. Để có được bức tranh toàn cảnh về sức khỏe của tổ ong, SAS phải có khả năng thu thập, hình dung và phân tích nhiều loại dữ liệu IoT, chẳng hạn như:
- Dữ liệu cảm biến truyền thống - trọng lượng, nhiệt độ, độ ẩm trong tổ ong
- Luồng âm thanh từ trong tổ ong - phân tích âm thanh
- Các luồng video từ bên ngoài tổ ong - thị giác máy tính
Giải pháp
Cảm biến và Hệ thống suy luận AI được sử dụng để thu thập dữ liệu cần thiết từ tổ ong trong khuôn viên của SAS ở Cary. Họ bắt đầu truyền dữ liệu tổ ong trực tiếp lên đám mây để đo các điểm dữ liệu trong và xung quanh tổ ong, chẳng hạn như trọng lượng, nhiệt độ, độ ẩm , hoạt động bay và âm thanh. Các mô hình học máy cũng được sử dụng để “lắng nghe” âm thanh của tổ ong, có thể cho biết sức khỏe, mức độ căng thẳng, hoạt động bầy đàn và trạng thái của ong chúa.
SAS đã sử dụng Hệ thống suy luận AI MIC-720AI từ Advantech để giúp xử lý dữ liệu thị giác máy từ các luồng video bên ngoài tổ ong. Advantech MIC-720AI là một phần của dòng sản phẩm MIC Jetson, được cung cấp với nền tảng NVIDIA® Jetson™.
Với MIC-720AI, bạn có được tất cả hiệu suất của một máy trạm GPU trong một mô-đun nhúng. Thiết bị có thể chịu được rung động cấp công nghiệp và nhiệt độ cao, đồng thời có thiết kế dạng mô-đun, kích thước nhỏ gọn. Đối với dự án giám sát tổ ong này, MIC-720AI được đặt trong một vỏ bọc chịu được thời tiết tại hiện trường và phải có khả năng chịu được nhiệt độ và độ ẩm cao.
Do tính chất chi tiết và tỉ mỉ của dữ liệu được thu thập - từng con ong trên các luồng video, âm thanh của tổ ong, v.v. — nhóm SAS cần sử dụng phân tích thành phần chính mạnh mẽ (RPCA), một kỹ thuật máy học. Ví dụ, RPCA đã giúp tách hình ảnh của những con ong ở tiền cảnh với cỏ ở hậu cảnh, mặc dù cỏ cũng có xác chuyển động trong gió tương tự như những con ong.
Sau đó, dữ liệu được tổng hợp trong một bảng điều khiển để phân tích thời gian thực. Nền tảng phần cứng tiên tiến cấp công nghiệp như MIC-720AI cho phép truyền dữ liệu phân tích trực tiếp tại tổ ong. Điều này cực kỳ quan trọng đối với ứng dụng thị giác máy tính, nơi SAS quan tâm nhất đến kết quả chứ không phải video thô. Bằng cách truyền kết quả qua kết nối mạng di động, nó cho phép sử dụng kết nối hiệu quả.
Sản phẩm
MIC-720AI là hệ thống dựa trên ARM được tích hợp với bộ xử lý NVIDIA® Jetson™ Tegra X2. Nó cung cấp 256 lõi CUDA® trên kiến trúc NVIDIA® Pascal™ và được thiết kế cho các ứng dụng tiên tiến hỗ trợ I/O phong phú với mức tiêu thụ điện năng thấp. Hệ thống có bộ nhớ 4GB LPDDR4, giải mã / mã hóa video 4K, 2 USB3.0, Power-over-Ethernet (PoE) và mở rộng mSATA. Với giá đỡ để gắn tường và thiết kế không quạt, nó dễ dàng lắp đặt trong môi trường khắc nghiệt. Hệ thống nhúng nhỏ gọn này là một hệ thống lý tưởng cho các ứng dụng học sâu và suy luận AI.
- Thiết kế không quạt và nhỏ gọn
- Hỗ trợ NVIDIA Jetson® Tegra X2
- 2 x USB 3.0 và 1 USB 2.0
- 1 cổng POE IEEE 802.3af
- Hệ điều hành Linux với BSP (board support package)
- Hỗ trợ các mô hình đào tạo học sâu
- Nhiệt độ hoạt động rộng
Tại sao là MIC-720AI của Advantech?
- Khả năng tương thích được hỗ trợ bởi GPU - được xác thực để đảm bảo khả năng tương thích với thẻ GPU
- Độ tin cậy cấp công nghiệp - thiết kế tiêu chuẩn công nghiệp để chống rung, chống bụi và hoạt động ở nhiệt độ cao
- Dễ dàng triển khai - kích thước nhỏ gọn và bảo trì dễ dàng
/MIC-730AI_Front-Left_P20191108114747.jpg)
-25/MIC-710AI_Front-left_P-(1)20240126143138.png)
-25/MIC-710AI_Front-left_P-(1)20240126143718.png)