Včelí tanec monitoruje umělá inteligence. Ukazuje, kam včely létají za potravou

Jak mezi sebou komunikují včely? Jak si předávají informace o tom, kde hledat potravu? S odpověďmi na tyto otázky přišel tým Amesto NextBridge, který pro analýzu speciálního druhu tance včel využívá umělou inteligenci. Projekt, který vyhrál v SAS Nordic Hackathonu, už v Norsku převádí do praxe.

Analýza pohybu včel za využití strojového učení a umělé inteligence. Tak by se dal shrnout projekt, se kterým přišel tým Amesto NextBridge a vyhrál s ním SAS Nordic Hackathon. Cílem projektu je umožnit včelám co nejlepší přístup k potravě a tím maximalizovat výnos včelích produktů. Ve spolupráci s Beefutures vyvinuli systém, který umí automaticky rozpoznat, dekódovat a mapovat speciální tanec včel, tak zvaný “waggle dance”.

SAS Nordic Hackathon zorganizovala společnost SAS, věnující se systémovým integracím. Hackathon trval měsíc a zúčastnilo se ho na 140 analytiků a expertních týmů. Jejich úkolem bylo za pomocí softwaru SAS Viya najít inteligentní řešení pro některý ze 17 udržitelných kroků, které vytyčily Spojené národy. S komerčním využitím úspěšných řešení hackathonu počítá SAS v roce 2021 po skončení koronavirové krize.

Včely jsou zodpovědné za opylování 75 % všech rostlinných druhů, které člověk konzumuje. Přesto se jejich počty každoročně snižují, což může ve finále vést k nedostatku stravy, jak rostlinné tak i živočišné. Jedním z hlavních důvodů vymírání včel je nedostatek přístupu k přirozené stravě, kterou potlačuje zemědělství specializující se na monokultury. V krajině tak výrazně dominují určité druhy plodiny, jiné rostliny tam naopak úplně chybí. 

Když včely najdou vhodnou stravu, vrací se do úlu, aby o tom předali informace ostatním včelám. Využívají k tomu waggle dance. Jeho pozorováním mohou včelaři lépe porozumět tomu, kde včely berou jídlo, a využít tak tyto znalosti k výběru lokace úlu. Díky přístupu k dostatečnému množství stravy pak v úlech vyrostou silná včelstva, která nejen opylují spoustu rostlin, ale vyprodukují také velké množství medu a dalších včelích produktů.

Chytrý algoritmus dekóduje včelí tanec

“Pozorovat včelí tanec a rozluštit ho, to je pro lidské oko prakticky nemožné. Proto pořizujeme video záběry přímo z úlu. Za pomoci strojového učení jsme vyvinuli algoritmus k dekódování tance. Tím jsme schopni lépe porozumět tomu, kam včely létají pro potravu,” vysvětluje Silje Nord, Data Science z týmu Amesto NextBridge. “Algoritmus tance včel v kombinaci s tím, jak to funguje v úlu, s úhlem slunečního svitu, denní dobou, mapou okolí a zemědělskou produkcí převádíme do interaktivní mapy. Včelaři tak mohu jednoduše dekódovat tyto informace a přesouvat úly na vhodnější místa,” dodává Silje Nord. 

Včelí tanec, tedy způsob, jakým včely pohybují zadečkem, předává ostatním v úlu informace o tom, odkud včela přiletěla a kde se nachází jídlo. Poprvé s touto teorií přišel rakouský vědec Karl von Frisch, ale jeho pozorování bylo zdlouhavé. Tým Amesto NextBridge využil software SAS Viya, strojové učení, data science a umělou inteligenci a celý tento proces zautomatizoval. K tomu mu pomohly video záznamy z úlu. Ačkoli s podobnými teoriemi pracuje i řada výzkumných univerzitních týmů, až Amesto využilo dostupná data a naučilo umělou inteligenci tato data zpracovat a vytvořit z nich modely. 

Karl von Frisch byl rakouský etolog, který se zabýval smyslovým vnímáním včel a vysvětlil tzv. včelí tanec. Roku 1973 za to získal Nobelovu cenu za fyziologii a lékařství.

Díky projektu se  v budoucnu zlepší a prodlouží život včel

Při vývoji řešení musel tým naučit umělou inteligenci rozpoznat, co je a co není včela. “Také jsme systém naučit identifikovat, které včely tancují a které se jen normálně hýbou. To nebylo vůbec jednoduché. Používali jsme k tomu elementy z fyziky turbulencí. Následovalo zjišťování, co včely svými pohyby vlastně sdělují,” vysvětluje Silje Nord. Podle ní se včely shlukují do tvaru číslice osm a uprostřed vibrují v extrémní frekvenci. “Sledujeme průměr vrtivého pohybu včely. Zavrtí-li tělem o jeden centimetr, symbolizuje to vzdálenost potravy v 750 metrech. Pokud se včela vrtí jen o půl centimetru, pak je vzdálenost potravy 375 metrů. Úhel pohybu vůči slunci nám udává směr. Čím víc včel to dělá, tím víc informací o lokaci potravy získáme. Je to vlastně o hlubokém strojovém učení,” dodává Silje Nord.

Včelaři díky projektu budou mít v budoucnu k dispozici aplikaci s informacemi o pohybu včelstva, zdrojích potravy a podle toho mohou naplánovat přestěhování včelstev. Kromě informací o výskytu potravy umožňuje projekt predikovat, kde se bude strava v budoucnu nacházet. Včely tak mohou šetřit energií na hledání stravy a naopak využít čas k opylování rostlin. Včely tak díky úspoře energie mohou žít déle a vyprodukovat víc medu. Zároveň se dokážou vyhýbat opylování monokultur a pomáhají s biodiverzitou v krajině. Právě to jsou jedny z udržitelných cílů definovaných Spojenými národy.  

Systematický monitoring tance včel v reálném čase ukazuje, jak jejich křehký ekosystém funguje. Další výzkum s využitím těchto technologií tak pomůže s ochranou populace včel, což odborníci považují za nezbytné pro další vývoj lidstva. Podrobnější informace, jak celý projekt s dekódováním včelího tance funguje, je k vidění na ilustračním videu.