Британские исследователи представили систему раннего предупреждения для отслеживания азиатских шершней | Насекомые

Эксперты британского университета представили систему раннего предупреждения, предназначенную для отслеживания хищных азиатских шершней с использованием искусственного интеллекта.

Исследователи из Университета Эксетера изобрели систему, которая привлекает шершней на станцию ​​наблюдения. Они приземляются на губку, пропитанную пищей, и камера фиксирует изображения.

ИИ устанавливает, являются ли они азиатскими шершнями, которые представляют реальную угрозу для британских пчел. Если это азиатские шершни, он отправляет предупреждение на телефон или компьютер оператора.

Как только шершень обнаружит очевидно безопасный источник пищи, он, скорее всего, вернется, и команда сможет отследить азиатского шершня до его гнезда.

Азиатские шершни (Веспа велутина) уже вторглись в большую часть континентальной Европы, и в прошлом месяце выяснилось, что они, возможно, обосновались в Великобритании после было зафиксировано самое раннее появление насекомого.

Они сидят возле ульев и ловят пчел, когда они входят и выходят. Всего один азиатский шершень может выследить и съесть от 30 до 50 медоносных пчел в день.

Изобретение исследователей из Эксетера под названием VespAI может изменить правила игры, поскольку крайне важно обнаружить прибытие азиатских шершней в определенный район заблаговременно до того, как появятся новые королевы, поскольку, как только они приживутся, от них практически невозможно избавиться. Цель состоит в том, чтобы сохранить стоимость компонентов ниже 100 фунтов стерлингов, чтобы устройство можно было широко использовать.

«Наша цель состояла в том, чтобы разработать что-то экономически эффективное и универсальное, чтобы каждый – от правительства до отдельных пчеловодов – мог использовать это», – сказал Томас О’Ши-Уэллер из Института окружающей среды и устойчивого развития в университетском кампусе Пенрин в Корнуолле. «В этом исследовании тестировался прототип, и результаты были обнадеживающими».

В настоящее время стратегия реагирования Великобритании зависит от людей, которые видят, идентифицируют азиатских шершней и сообщают о них, однако подавляющее большинство случаев оказывается ошибочной идентификацией. Обычно менее 1% предполагаемых наблюдений азиатских шершней оказываются правдивыми.

VespAI использует компактный процессор – по сути, небольшой компьютер – для работы и остается в спящем режиме, пока его датчики не идентифицируют насекомое размером с шершня.

Если это произойдет, активируется алгоритм искусственного интеллекта системы, который анализирует изображение, чтобы определить, является ли это азиатским шершнем. При обнаружении азиатского шершня монитор отправляет пользователю предупреждение.

Доктор Питер Кеннеди, который работал над проектом, сказал: «Большинство представленных отчетов представляют собой ошибочно идентифицированные местные виды, а это означает, что агентствам приходится вручную проверять тысячи изображений каждый год.

«В некоторых частях Европы обнаружение основано на отлове шершней, но такие ловушки убивают множество местных насекомых и мало влияют на численность азиатских шершней. VespAI гарантирует, что живых шершней можно будет отследить до гнезда, и это единственный эффективный способ их уничтожения».

Команды слежения могут найти гнездо, наблюдая, в какую сторону они улетают. Повторение этого из других близлежащих мест позволяет оценить вероятное местоположение гнезда с помощью триангуляции.

Систему протестировали на острове Джерси. где наблюдается большое количество вторжений азиатских шершней. Были собраны тысячи изображений азиатских шершней и других насекомых, и ИИ научился идентифицировать азиатских шершней по окраске, размеру и морфологии.

В этом году команда начнет развертывание дополнительных прототипов в сотрудничестве с правительством Великобритании. Национальный отдел пчеловодства, Британская ассоциация пчеловодов и компания Вита Би Здоровье.

Статья об устройстве под названием «VespAI: система глубокого обучения для обнаружения инвазивных шершней» опубликована в журнале. Коммуникационная биология.